免费论文摘要：面向视频实质领会的SIFT算法混兼并行战略接洽

在“聪慧都会”运转处置进程中，须要对爆发的视频数据实质举行实时间析和处置。SIFT算法是视频实质领会和处置范围中的一种要害的特性索取本领，此算法生存计划量大，计划速率较慢，没辙满意及时处置诉求的缺陷。本舆论对准上述题目接洽了SIFT特性索取算法的CPU/GPU混兼并行化处置本领，并在CUDA平台上安排并实行了一种鉴于递归高斯滤波的SIFT并行化算法。 本舆论对CPU/GPU混兼并行平台关系本领以及CUDA并行计划框架结构举行了深刻的接洽，在此普通上安排了一个完备的鉴于CUDA平台的SIFT并行化算法，使得SIFT特性索取的进程不妨保持原有的接口和功效，特性索取截止的精确性也不妨满意本质运用的须要。 本舆论按照CUDA平台的特性，对准多种并行化计划举行试验和领会，采用了较为符合的本领对SIFT并行化算法举行了实行。按照各别的GPU计划本领，实行了能运转于较低端GPU的计划本领，使算法具备越发普遍的运用性，缩小对摆设本能的依附。算法中CPU仅控制遏制算法的过程，将绝大普遍的演算交给GPU举行，最大化地运用GPU的计划本领，缩小CPU的计划以及长机端和摆设端之间的数据传输，普及算法的功效。经过与CPU算法举行比拟，表露了本舆论实行的SIFT并行化算法具备杰出的加快功效。 本舆论对原有的SIFT算法举行了确定矫正，提出了一种沿用递归高斯滤波举行标准空间建立的本领。经过领会百般高斯滤波本领，按照GPU的硬件个性，最后沿用了递归高斯滤波器包办辨别高斯滤波实行标准空间的建立。经过比拟三种常用的递归高斯滤波器，采用了一种最符合于CUDA平台的本领，普及了算法的计划访存比，缩小了全部外存的考察。经过与一种比拟常用的鉴于GPU的SIFT库举行比拟，表露了本论文华用的递归高斯滤波本领建立标准空间在GPU并行计划上具备确定的速率提高功效。 本舆论实行了SIFT算法的CPU/GPU异构混兼并行本领的实行，过程试验考证，提高了SIFT特性索取的计划速率。

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