Efektivní SVD rozklad a jeho využití při zpracování biometrických dat

Abstract

Tato práce se zabývá efektivním nalezení SVD pro velké problémy. Tyto problémy jsou známé svou výpočetní náročností, která může být snížena využitím paralelních počítačů. Právě využitím paralelních algoritmù bylo dosaženo nejen potřebného urychlení, ale i zvýšení dostupné dimenze problému. Algoritmus zde představený je rozdělen na tři logické části - bidiagonalizace, výpočet singulárních čísel a singulárních vektorù. V druhé části práce je ukázána aplikace SVD na zpracování biometrických dat, konkrétně duhovek. Tyto data jsou vhodnou aplikací, protože generují velké dimenze problému, které je třeba řešit s malou relativní chybou. Je představen zpùsob, jak duhovky předzpracovat a jak je pomocí SVD porovnávat.

This thesis deals with efficient parallel implementation of SVD. It describes methods for implementation of parallel code on clusters and how to minimize communication be- tween parallel processes. In second part, there is a general description of SVD application to biometric data processing. It describes method for image preprocessing that is vital for successful data comparison using LSI.