基于CUDA的PCA-SIFT算法研究
主成分不变特征检测算法PCA-SIFT被广泛应用于图像特征的检测。本文利用最新的图形处理单元(GPU)并行架构和统一计算设备架构(CUDA)灵活的编程性,提出了一种基于CUDA的快速PCA-SIFT特征检测算法。实验结果表明,与CPU架构下的算法相比,本文设计的算法能够在保证特征检测结果不变的情况下获得3-5倍的加速。
GPU、CUDA、PCA-SIFT、特征检测
TP319(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60973011;教育部高校博士点基金20090009120007;研究生创新研究基金
2014-01-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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