基于CUDA的PCA-SIFT算法研究

• 作者: 孙永奇 申昊
• 来源期刊: 新型工业化
• 学科: 工学
• 关键词: GPU CUDA PCA-SIFT 特征检测
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 24-32
• 页数: 9页
• 分类号: TP319
• 字数: 7448字
• 语种: 中文

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙永奇	北京交通大学计算机与信息技术学院	9	9	1.0	3.0
2	申昊	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	7	1.0	1.0