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Parallelization of the Algorithm K-means Applied in Image Segmentation

Descripción del Articulo

Algorithm k-means is useful for grouping operations; however, when is applied to large amounts of data, its computational cost is high. This research propose an optimization of k-means algorithm by using parallelization techniques and synchronization, which is applied to image segmentation. In the r...

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Detalles Bibliográficos
Autores: López Del Alamo, Cristian, Romero Calla, Luciano Arnaldo, Fuentes Pérez, Lizeth Joseline
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2014
Institución:Universidad La Salle
Repositorio:ULASALLE-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.ulasalle.edu.pe:20.500.12953/11
Enlace del recurso:http://repositorio.ulasalle.edu.pe/handle/20.500.12953/11
Nivel de acceso:acceso restringido
Materia:Procesamiento de Imágenes
Ciencias de la Computación
Descripción
Sumario:Algorithm k-means is useful for grouping operations; however, when is applied to large amounts of data, its computational cost is high. This research propose an optimization of k-means algorithm by using parallelization techniques and synchronization, which is applied to image segmentation. In the results obtained, the parallel k-means algorithm, improvement 50% to the algorithm sequential k-means.
Parallelization of the Algorithm K-means Applied in Image Segmentation
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