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dc.creatorVillalta Fallas, Marco
dc.creatorSiles Canales, Francisco
dc.date.accessioned2020-05-28T20:12:24Z
dc.date.available2020-05-28T20:12:24Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationhttps://ieeexplore.ieee.org/document/8745720
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/81102
dc.description.abstractThis work describes the parallel methodology for a football tracking algorithm based on multipartite graphs using MPI and OpenMP. The proposed algorithm use a consumer-producer scheme to overlap the computing time of the two main procedures of the tracking algorithm: segmentation and tracking; as well a send-and-receive communication pattern to propagate the blob identities. We show how an hybrid system of data and task parallelization improves the execution time for 4K videos, achieving a speedup equal to 19.24 and a processing speed of 21.71 FPS with 128 threads.es_ES
dc.language.isoen_USes_ES
dc.source2018 Fifth International Conference on Parallel, Distributed and Grid Computing (PDGC)es_ES
dc.subjecttemporal segmentationes_ES
dc.subjectparallel algorithmses_ES
dc.subjecttracking of football playerses_ES
dc.subjectassociation footbales_ES
dc.titleParallelization of a Multipartite Graph Matching Algorithm for Tracking Multiple Football Playerses_ES
dc.typecontribución de congreso
dc.date.updated2020-05-28T00:27:29Z
dc.identifier.doi10.1109/PDGC.2018.8745720
dc.description.procedenceUCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctricaes_ES
dc.description.procedenceUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Sociales::Centro de Investigación en Ciencias del Movimiento Humano (CIMOHU)es_ES
dc.identifier.codproyecto838-B6-751


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