基于CUDA的并行改良随机抽样一致性算法

摘要：

针对传统RANSAC的许多局限性--样本多、模型复杂或数据错误率高时计算效率低,模型检验精度与数据错误率不易合理设置,无法批处理同模型不同样本集,提出一种基于CUDA的RANSAC并行改良,在保证计算结果置信概率与传统RANSAC一致的前提下,同时对抽样、解模型及检验模型并行同步处理,最终选择出符合要求的最优模型参数.以NVIDIA GPU支持的CUDA为并行计算环境,挖掘其硬件架构的通用计算特性,设计并实现了RANSAC的高效GPU运算模式.实验表明,改良后的算法能够克服传统RANSAC的诸多局限性,且保留了其简单易用的特点.

关键词：并行计算、稳健估计、RANSAC、CUDA

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技支撑计划资助项目2008SZ0100

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：111-116,135