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Shape Context算法的CUDA并行化实现 被引量:1
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作者 胡英帅 《电脑编程技巧与维护》 2017年第14期5-7,共3页
研究了Shape Context形状识别串行算法,在此基础上针对CUDA平台多处理器流水线特性,将Shape Context算法进行适应CUDA特性的并行化改造,使得算法并行化后具有更高的执行精度,并达到了130倍以上的加速比,较大程度满足人脸识别海量数据的... 研究了Shape Context形状识别串行算法,在此基础上针对CUDA平台多处理器流水线特性,将Shape Context算法进行适应CUDA特性的并行化改造,使得算法并行化后具有更高的执行精度,并达到了130倍以上的加速比,较大程度满足人脸识别海量数据的实时处理需求。 展开更多
关键词 SHAPE Context算法 CUDA平台 并行
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基于MPI的分水岭与区域合并结合算法的并行化研究
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作者 胡英帅 《电脑编程技巧与维护》 2017年第13期19-22,共4页
针对分水岭算法特点,给出了MPI编程模型实现分水岭算法并行化的方法,分水岭的初始分割及区域合并是针对图像区域进行的,各个区域之间的分水岭区域分割是可以相互无关的,存在数据并行性,因此可以通过并行计算来缩短分水岭区域合并的时间... 针对分水岭算法特点,给出了MPI编程模型实现分水岭算法并行化的方法,分水岭的初始分割及区域合并是针对图像区域进行的,各个区域之间的分水岭区域分割是可以相互无关的,存在数据并行性,因此可以通过并行计算来缩短分水岭区域合并的时间。实验结果表明,分水岭算法按区域划分并行化后部署在MPI集群上运行,具有较好的加速比和良好的扩展性。 展开更多
关键词 分水岭 区域合并 并行计算 MPI函数库标准
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