Aceleración y optimización del consumo energético de clasificadores en cascada para la detección de rostros sobre arquitecturas asimétricas

Abstract

Esta tesis propone diversas técnicas para acelerar y optimizar el consumo energético de un algoritmo para la detección facial basado en clasificadores en cascada tipo Haar, a través del aprovechamiento de las características que nos proporciona un procesador multinúcleo simétrico y otro asimétrico (Asymmetric Multicore Processor - AMP) de bajo coste. Este último está formado por varios procesadores con el mismo repertorio de instrucciones pero distintas características de rendimiento y consumo.

This doctoral thesis proposes a mechanism to accelerate and optimize the energy consumption of a face detection software based on Haar-like cascading classifiers, taking advantage of the features of low-cost Asymmetric Multicore Processors (AMPs) with limited power budget.