[pt] Diversas tarefas de Visão Computacional (VC) são formadas por operações aritméticas, replicadas sobre grandes volumes de dados. Esta caracterização descreve também as qualidades desejadas ao considerar uma aplicação qualquer como boa candidata a usufruir do crescente poder de processamento do hardware gráfico. Esta tese formula um conjunto de algoritmos de VC sobre representações do conteúdo visual em baixo nível, para serem processados em GPU. Dando suporte às propostas, são apresentadas uma visão geral das GPUs e de padrões de programação paralelos, os quais oferecem blocos construtores para tarefas de visão. Neste sentido, propomos uma definição formal para o padrão de Redução Múltipla e analisamos seu desempenho segundo diferentes fatores de redução e variações para seus arranjos. Apresentamos duas propostas para extração de informações no espaço da imagem em GPU: a MOCT descreve a localização de objetos identificáveis por suas cores em vídeos naturais, enquanto o operador de Redução Regional Múltipla Paralela (MRR) distribui a computação de operadores definidos sobre diferentes regiões de interesse. Como aplicação do MRR, descrevemos a construção em GPU de um Diagrama Centroidal de Voronoi baseado no algoritmo de Lloyd. Tratamos do conteúdo visual em aglomerados de pixels, mais especificamente, em Quadtrees de regiões. Introduzimos a QuadN4tree, um modelo para representação de quadtrees que permite a navegação através do sistema de vizinhança das folhas e alcança custos ótimos no levantamento do conjunto de vizinhas de uma folha. Em seguida, propomos uma aceleração para aplicações baseadas em minimização de energia via corte de grafo, introduzindo uma etapa de pré-processamento que agrupa pixels similares em folhas de uma quadtree, com o objetivo de reduzir o tamanho do grafo sobre o qual o corte mínimo é encontrado. O método proposto é aplicado ao problema de segmentação de imagens naturais com iluminação ativa. Algumas contribuições desta tese, descrevendo formulações paralelas a dados, foram publicadas nos artigos incluídos nos apêndices. / [en] Arithmetically intensive operations, replicated over huge data sets (usually image pixels or scanned data), are an important part of many Computer Vision (CV) tasks, making them good candidates for taking advantage of the processing power of contemporary graphics processing units (GPUs). This thesis formulates a set of CV algorithms that use low level representations of visual content and are tailored for running on GPUs. A general view of GPUs and parallel programming patterns that offers interesting building blocks for CV tasks provides the necessary background for the algorithms. We also propose a formal definition for the Multiple Reduction pattern and evaluate its efficiency according to different reduction factors and layouts. We present two techniques for extracting data from the image space using the GPU: MOCT, a technique for tracking a set of objects identified by their colors from natural videos, and MRR, a technique for distributing the evaluation of a set of operators defined over different regions of interest within an image. As a MRR application we describe a Centroidal Voronoi Diagram construction based on Lloyds algorithm but entirely computed using GPU resources. We also deal with visual content representations as pixel agglomerations, more specifically, as Regional Quadtrees. We introduce the QuadN4tree: a new model for representing quadtree leaves that allows navigation through their neighborhood systems and achieves an optimal cost for the retrieval of neighbor sets. We also propose modifying the setup for CV applications based on energy minimization via graph cuts, introducing a preprocessing step that groups similar pixels into regional quadtree leaves. This modification aims to reduce the size of the graph for which a minimum cut is to be found. We apply our proposed method to the problem of natural image segmentation by active illumination. Published papers detailing some contributions of this dissertation are included as appendixes. They present data-parallel formulations for the CV tasks we describe.

[pt] O mercado Pet respondeu em 2015 por um faturamento superior a 100 bilhões de dólares no mundo, sendo o Brasil responsável pelo terceiro maior valor – 18 bilhões de reais, ou um crescimento de 7,6 porcento em relação a 2014. O segmento veterinário, responsável por 8 porcento deste faturamento, teve um aumento considerável nos últimos anos, passando por um processo de profissionalização do setor. Onde antes havia pequenos consultórios familiares, hoje as clínicas e hospitais estão crescendo, se especializando e tornando-se empresas genéricas. Diante deste cenário, e frente a clientes cada vez mais exigentes e bem informados, vem aumentando o esforço dos gestores desses negócios para tornar suas empresas eficientes e lucrativas. Este trabalho visa identificar as principais forças atuantes no mercado dos estabelecimentos veterinários e avaliar as estratégias genéricas adotadas pelas empresas para terem sucesso neste cenário, de acordo com a metodologia de Michael Porter. Assim, foram entrevistados gestores de sete clínicas veterinárias localizadas no Estado do Rio de Janeiro. Os resultados mostram que os investimentos em inovação, infraestrutura e mão de obra especializada esbarram em entraves do setor, como dificuldade da legalização da mão de obra, pouco conhecimento de gestão por parte dos recém-formados e burocracia complexa, seja municipal, de vigilância sanitária ou determinada pelo Conselho Federal de Medicina Veterinária. Embora os entrevistados relatem que o setor carece de estratégia de forma geral, suas empresas tem obtido sucesso através da aplicação de uma estratégia com escopo estreito e diferenciação. / [en] The Pet market accounted in 2015 for a turnover of more than 100 billion dollars in the world, with Brazil accounting for the third largest value - 18 billion Reais, or 7.6 percent growth compared to 2014. The veterinarian segment, responsible for 8 percent of these revenues, has increased considerably in recent years, through an industry professionalization process. Where once there were small family practices, clinics and hospitals, today they are growing, specializing and becoming increasingly competitive. In this scenario, and facing customers increasingly more demanding and well informed, managers have been making efforts to transform their businesses in more efficient and profitable firms. This work aims to identify the main forces acting on veterinary establishments market and evaluate the competitive strategies adopted by these companies to be successful in this scenario, according to the methodology of Michael Porter. Therefore seven managers of veterinary clinics in the state of Rio de Janeiro were interviewed. The results show that investments in innovation, infrastructure and skilled labor stumbles in industry barriers such as the difficulty of labor legalization, scarce management skills by the newly formed and complex bureaucracy, whether municipal, health surveillance or determined by the Federal Council of Veterinary Medicine. Although respondents report that the sector lacks a general strategy, there businesses have been successful by applying a strategy with narrow scope and differentiation.