基于GPU的人脸检测和特征点定位研究

• 作者: 张印 王建富 董兰芳
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: GPU CUDA Adaboost算法 ASM算法 高分辨率
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 电子技术研发
• 页码范围: 38-42,37
• 页数: 6页
• 字数: 3688字
• 语种: 中文

摘要

人脸分析相关应用越来越广泛，但随着高清视频影像的广泛使用，传统的基于CPU设计实现的程序已难以满足时效性要求。本文基于GPU平台实现了人脸检测和特征点定位的并行化。首先为了加速人脸检测过程，使用Nvidia的CUDA计算范式，通过"窗口级并行"和"分类器级并行"两步实现基于Haar特征的Adaboost算法；然后在人脸检测的基础上，提出一种在常量时间内获得初始模型的方法，并行实现ASM算法。与OpenCV中基于CPU的方法相比，基于GPU的本方法有一定速率提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董兰芳	中国科学技术大学计算机科学与技术系	58	518	13.0	21.0
2	王建富	中国科学技术大学计算机科学与技术系	5	9	2.0	2.0
3	张印	中国科学技术大学计算机科学与技术系	2	4	1.0	2.0