Connected-Component-Labeling (CCL) für 2D-Bilddaten ist ein bekanntes Problem im Bereich der Bildverarbeitung. Ziel ist es, zusammenhängende Pixelgruppen mit gleichen Eigenschaften zu erkennen und mit einem eindeutigen Label zu versehen. Zur Lösung von CCL-Problemen für 2D-Bilddaten werden sowohl sequentielle als auch parallele Algorithmen untersucht. Unter den bekannten Algorithmen gibt es solche, die asymptotisch optimale Eigenschaften besitzen. Speziell für den Bereich der Bildverarbeitung interessant sind außerdem auf Konturierung basierende Algorithmen. Die zusätzlich extrahierten Konturen können z.B. für die Buchstabenerkennung genutzt werden. Seit der jüngeren Vergangenheit werden Grafikprozessoren (GPUs) mit großem Erfolg für allgemeines Computing eingesetzt. So existieren auch mehrere Implementationen von Connected-Component-Labeling-Algorithmen für GPUs, welche im Vergleich mit Varianten für CPUs oft deutlich schneller sind. Diese GPU-basierten Ansätze verarbeiten typischerweise das Pixelgitter direkt. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden mehrere neue parallele CCL-Algorithmen vorgeschlagen, welche auf Konturen basieren und sowohl für GPUs als auch für Multicore-CPUs geeignet sind. Diese werden experimentell mit Implementationen aus der Literatur unter Verwendung aktueller GPUs und CPUs verglichen. Dabei erreichen in vielen Fällen die vorgeschlagenen Techniken ein besseres Laufzeitverhalten. Das ist auf GPUs insbesondere dann besonders deutlich, wenn sich die evaluierten Datensätze durch einen geringen Anteil von Konturen im Vergleich zur Fläche der Connected-Components auszeichnen.

Objetivo: Evaluar la preferencia de dos diseños de etiquetado frontal en productos industrializados (octógono vs semáforo-GDA). Material y métodos: Estudio descriptivo transversal en usuarios de mercados de Lima Metropolitana (Chorrillos, Breña, La Victoria y La Molina). Se utilizó una encuesta previamente validada que constó de 4 preguntas basadas en láminas con cada etiquetado nutricional: ¿Cuál de los productos le parece más saludable?”, “¿Por qué escogió este?”, “¿Cuál de las dos etiquetas le parece más fácil de entender?” y “¿Cuál de los dos etiquetados le gusta más?”. Los datos se presentan en porcentajes y medianas (rango intercuartil) y las diferencias entre los grupos se evaluaron con la prueba exacta de Fisher (datos categóricos). Los datos se analizaron en el programa Stata v15. Resultados: Se encuestaron 93 usuarios, el Semáforo-GDA fue elegido como el etiquetado más saludable (74.3%) y el que más les gustó (69.9%); sin embargo, el octógono fue el que les pareció más fácil de entender (58.4%). La mayoría de los usuarios consideró el semáforo como más saludable debido a que “tiene más verde en la etiqueta”, lo que podría confundir la finalidad de la advertencia nutricional, minimizando el impacto del símbolo rojo y/o amarillo por tenerlos en menor cantidad de éstos. Conclusiones: Los participantes mencionaron que el octógono era más sencillo y fácil de leer; los símbolos verdes del semáforo-GDA podrían influir en que el producto se perciba como más saludable. / Objective: To evaluate the preference of two designs of frontal labeling in industrialized products (octagon vs traffic light-GDA). Material and methods: Cross-sectional descriptive study in market users of Metropolitan Lima (Chorrillos, Breña, La Victoria and La Molina). We used a previously validated survey that consisted of 4 questions: “Which of the products do you find most healthy?", "Why did you choose this one?", "Which of the two labels do you find easiest to understand?", and "Which of the two labeled do you like the most?". The data are presented in percentages and median (interquartile range) and the differences between the groups were evaluated with Fisher's exact test (categorical data). The data was analyzed in the Stata v15 program. Results: 93 users were surveyed, the traffic light-GDA was chosen as the healthiest label (74.3%) and the one they liked the most (69.9%); however, the octagon was the one that seemed easier to understand (58.4%). The majority of users considered the traffic light-GDA as healthier because it "has more green on the label". Conclusions: Participants mentioned that the octagon was simpler and easier to read; the green symbols of the traffic light-GDA could influence that the product is perceived as healthier. Which could confuse the purpose of the nutritional warning, minimizing the impact of the red and/or yellow symbol by having them in less quantity than these. / Trabajo de investigación

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第17871号 / 工博第3780号 / 新制||工||1578(附属図書館) / 30691 / 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 / (主査)教授 谷口 栄一, 教授 藤井 聡, 准教授 宇野 伸宏 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第19287号 / 工博第4084号 / 新制||工||1630(附属図書館) / 32289 / 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 / (主査)教授 谷口 栄一, 教授 藤井 聡, 准教授 宇野 伸宏 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM

If the author of the published paper digitizes such paper and releases it to third parties using digital media such as computer networks or CD-ROMs, the volume, number, and pages of the Journal of Natural Language Processing of the publication must be indicated in a clear manner for all viewers. / 京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第19850号 / 情博第601号 / 新制||情||105(附属図書館) / 32886 / 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 / (主査)准教授 河原 大輔, 教授 黒橋 禎夫, 教授 河原 達也 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

Final publication is available at http://dx.doi.org/10.1111/ejn.12882 / 京都大学 / 0048 / 新制・論文博士 / 博士(医学) / 乙第13040号 / 論医博第2115号 / 新制||医||1017(附属図書館) / 33032 / 京都大学大学院医学研究科医学専攻 / (主査)教授 渡邉 大, 教授 影山 龍一郎, 教授 髙橋 良輔 / 学位規則第4条第2項該当 / Doctor of Medical Science / Kyoto University / DFAM

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(農学) / 甲第21137号 / 農博第2263号 / 新制||農||1057(附属図書館) / 学位論文||H30||N5111(農学部図書室) / 京都大学大学院農学研究科応用生命科学専攻 / (主査)教授 三芳 秀人, 教授 宮川 恒, 教授 加納 健司 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Agricultural Science / Kyoto University / DGAM

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