基于GPU的目标识别算法的并行化研究

来源 :第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:superlhl2010
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  在计算机视觉领域,目标检测追踪一直是一个研究热点,梯度方向直方图是一个早期的优秀目标识别算法,是一个广泛应用在计算机视觉和图像处理中的目标检测的特征描述子,很多更为优秀的算法都是以此算法为基础进行优化.DPM 算法就是在HOG 算法基础上演化而来的精度更高的算法.针对DPM 算法的计算量大从而无法完成实时检测等问题,本文通过GPU 编程模型CUDA,在Nvidia GPU 上实现了HOG 算法和DPM 算法的并行化,同时本文也采用了OpenCL 编程模型实现了DPM 算法在集成显卡上的并行化,通过CPU 和GPU 的协同计算,保证目标识别效果的前提下,并行化的算法的执行效率相比于OpenCV 中的CPU 或GPU 实现有明显的提高.通过对目标识别算法的并行化,结合其他算法,使得这类复杂算法能够在一些需要实时监测的工程领域中得到应用.
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