Identificador persistente para citar o vincular este elemento:
http://hdl.handle.net/10553/23940
Campo DC | Valor | idioma |
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dc.contributor.advisor | Cuenca Hernández, Carmelo | - |
dc.contributor.advisor | Quintana Domínguez, Francisca | - |
dc.contributor.author | Lanchas Rolando, Leonardo David | - |
dc.contributor.other | Escuela de Ingeniería Informática | en_US |
dc.date.accessioned | 2017-10-14T02:34:35Z | - |
dc.date.accessioned | 2018-06-04T12:29:21Z | - |
dc.date.available | 2017-10-14T02:34:35Z | - |
dc.date.available | 2018-06-04T12:29:21Z | - |
dc.date.issued | 2017 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10553/23940 | - |
dc.description.abstract | Uno de los retos más importantes en la visión por computador es la extracción automática de la información del movimiento entre secuencias de imágenes de forma rápida y precisa. Sin tener información a priori de la escena a evaluar, ser capaz de calcular un patrón que describa el movimiento nos puede dar la información necesaria para calcular la trayectoria, velocidad o aceleración de un objeto o de la propia cámara si está en movimiento en relación a la escena observada... | en_US |
dc.description.abstract | One of the most important challenges in computer vision is the automatic extraction of movement information between image sequences; quickly and accurately. Without prior information of the scene to assess, to be capable of calculating a pattern that describes the movement can give us the information needed to compute the trajectory, velocity or acceleration of an object or the camera itself if this in movement in relation to the observed scene... | en_US |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language | spa | en_US |
dc.rights | by-nc-nd | es |
dc.subject | 120317 Informática | en_US |
dc.subject.other | Paralelización | en_US |
dc.subject.other | Flujo óptico | en_US |
dc.subject.other | CUDA | en_US |
dc.subject.other | GPU | en_US |
dc.subject.other | Computación | en_US |
dc.subject.other | Desplazamiento | en_US |
dc.title | Implementación en CUDA de un algoritmo de flujo óptico denso | en_US |
dc.title.alternative | Implementation in CUDA of a Dense Optical Flow Algorithm | en_US |
dc.type | info:eu-repo/semantics/studentThesis | en_US |
dc.type | StudentThesis | en_US |
dc.compliance.driver | 1 | es |
dc.contributor.departamento | Departamento de Informática y Sistemas | en_US |
dc.contributor.facultad | Escuela de Ingeniería Informática | en_US |
dc.identifier.absysnet | 738917 | es |
dc.investigacion | Ingeniería y Arquitectura | en_US |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.type2 | Proyecto fin de carrera | en_US |
dc.utils.revision | Sí | en_US |
dc.identifier.matricula | TFT-41666 | es |
dc.identifier.ulpgc | Sí | en_US |
dc.contributor.buulpgc | BU-INF | en_US |
dc.contributor.titulacion | Ingeniero en Informática | es |
item.grantfulltext | open | - |
item.fulltext | Con texto completo | - |
crisitem.advisor.dept | GIR Modelos Matemáticos | - |
crisitem.advisor.dept | Departamento de Informática y Sistemas | - |
crisitem.advisor.dept | GIR IUCES: Computación inteligente, percepción y big data | - |
crisitem.advisor.dept | IU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES) | - |
crisitem.advisor.dept | Departamento de Informática y Sistemas | - |
Colección: | Proyecto fin de carrera |
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