Б.А. Князев
14
ность эффективной визуализации данных большого объема и навига-
ции по ним с помощью программного обеспечения на основе
CUDA
API
и процессора
GF114
. Использование более слабых видеопроцес-
соров или применение алгоритма для данных небольшой размерно-
сти нецелесообразно, поскольку скорость работы при этом может не
превосходить скорость реализации на
CPU.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Алфимцев А.Н.
Разработка и исследование методов захвата, отслеживания
и распознавания динамических жестов.
Дис. ... канд. техн. наук. Москва,
2008, 167 с.
[2] Jobbagy A. Analysis of finger-tapping movement.
Neurosci Methods,
2005,
141(1), pp. 29 — 39.
[3] Ильин Е.П.
Психомоторная организация человека
: Учебник для вузов.
Санкт-Петербург, Питер, 2003, 384 с.
[4] York J.L, Biederman I. Hand movement speed and accuracy in detoxified alcoholics.
Alcohol Clin Exp Res
. 1991, vol. 15, pp. 982 — 990.
[5] Fasel B., Luettin J. Automatic facial expression analysis: a survey.
Pattern
Recognition
, 2003, vol. 36, iss. 1, pp. 259 — 275.
[6] Сапожков М.А.
Электроакустика
. Учебник для вузов. Москва, Связь, 1978,
272 c.
[7] Shneiderman B. The eyes have it: a task by data type taxonomy for information
visualizations.
Proceedings of the IEEE Symposium on Visual Languages
, 1996,
pp. 336 — 343.
[8] Shneiderman B. Extreme visualization: squeezing a billion records into a million
pixels.
Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD international conference on
Management of data
, Vancouver, Canada, 2008, pp. 3 — 12.
[9] David B. Kirk, Wen-mei W. Hwu.
Programming Massively Parallel Proces-
sors: A Hands-on Approach
. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc.,
2010, 280 p.
[10] Harris M.
Optimizing Parallel Reduction in CUDA, NVIDIA Developer Technology
URL:http://developer.download.nvidia.com/assets/cuda/files//reduction.pdf
[11] Volkov V. Better performance at lower occupancy.
Proceedings of the GPU
Technology Conference
, GTC 10.
[12] Comparison of Nvidia graphics processing units. Wikipedia. The Free Encyclopedia.
URL:http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_Nvidia_graphics_processing_units
Статья поступила в редакцию 24.06.2013
Ссылку на эту статью просим оформлять следующим образом:
Князев Б.А.
Алгоритм параллельной агрегации данных для ви-
зуализации данных о вербальном и невербальном поведении чело-
века
.
Инженерный журнал: наука и инновации
, 2013, вып. 11. URL:
Князев Борис Александрович
родился в 1988 г.,
окончил кафедру «Защита
информации» МГТУ им. Н.Э. Баумана в 2011 г. Аспирант кафедры «Системы
обработки информации и управление» МГТУ им. Н.Э. Баумана, инженер
НИИЦ БТ МГТУ им. Н.Э. Баумана. Автор шести научных работ в области ис-
кусственного интеллекта, компьютерного зрения, параллельных вычислений.
e-mail:
