基于GPU的图片特征提取与检测

• 作者: 徐晶 曾苗祥 许炜
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 加速鲁棒特征 支持向量机 GPU
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 157-161
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5460字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.07.032

摘要

针对目前高速网络中图像数目多、分辨率大、普通PC机上的检测方法对图片检测达不到实时性的问题,提出了一种基于GPU的快速图片检测方案.该方案分别采用SURF(Speed Up Robust Features,加速鲁棒特征)算法和SVM(Support Vector Machine,支持向量机)算法对图像进行特征提取和特征分类,并利用GPU浮点运算的并行性来优化系统.最后实验证实,相对于普通PC机上实现的方案,使用GPU的检测速度提升5到9倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晶	华中科技大学电子与信息工程系湖北省智能互联网技术重点实验室	48	634	10.0	24.0
2	许炜	华中科技大学电子与信息工程系湖北省智能互联网技术重点实验室	29	629	11.0	24.0
3	曾苗祥	华中科技大学电子与信息工程系湖北省智能互联网技术重点实验室	2	6	1.0	2.0