Performance comparison of image matching algorithm using fpga and gpu

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: İRFAN ALP GÜRKAYNAK

Danışman: Enver Çavuş

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Görüntü işleme teknolojilerinin geliştirilmesi insanlığın bu teknolojiyi kullanarak görüntüleri anlamlandırmasını sağlamıştır. Dijital görüntüleri tanımlamak için kullanılan en etkili yöntem şablon eşleştirmesidir. Bu yöntem, görüntünün şablon resmiyle eşleşen küçük parçalarını veya görüntünün tamamının başka bir veriyle eşleştirilmesinde kullanılır. Parmak izi tanıma işlemi güvenlik ve sağlık nedenlerinden dolayı günümüzde yaygın olarak başvurulan bir yöntemdir. Yöntemin temel amacı var olan bir parmak izi görüntüsünün database içerisinde bulunan diğer görüntüler arasındaki en benzerini bularak asıl görüntünün kime ait olduğunu çıkartmak için yapılır. Bu tezde normalleştirilmiş çapraz korelasyon yöntemi kullanılarak var olan görüntünün database içerisinde bulunması amaçlanmıştır. Günümüzde kullanılan bilgisayarlar işlem yapma kapasiteleri yüksek olmasına rağmen büyük database işlemleri için yetersiz kalmaktadır. Bu sebeple paralel işlem kabiliyeti olan Alan Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA) ve Grafik İşlemci Üniteleri (GPU) bu işlemlerin gerçekleştirilmesinde sıklıkla kullanılmaktadır. Eşleştirmede kullanılan imgeler 256x256 boyutunda, grayscale formatında ve "*.bmp" uzantılı 80 adet parmak izi imgeleri arasından seçilmiştir. FPGA programlamak için Verilog, GPU programlamak için CUDA programlama dili kullanılmıştır. Yazılan kodlarda image pixel değerleri sırayla okunmuş ve kullanılan cihazların hafızasına kaydedilerek korelasyon değerleri hesaplanmıştır. FPGA ve GPU arasındaki performans karşılaştırmasının sonucunda FPGA uygulamasının GPU uygulamasına göre 23 kat daha hızlı çalıştığı görülmüştür.