基于CPU+GPU桌面集群的人臉特征點(diǎn)實(shí)時檢測系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉特征檢測作為模式識別和機(jī)器視覺的一個重要研究方向，在身份識別、基于內(nèi)容的檢索、新一代人機(jī)交互等應(yīng)用領(lǐng)域都得到了廣泛的研究。由于這些應(yīng)用都具有實(shí)時性的約束，因此如何加快人臉特征檢測的速度就成為了人臉檢測方面研究的重要課題。計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(CUDA，Compute Unified DeviceArchitecture)開啟了使用GPU強(qiáng)大計算能力做通用計算的大門，使得開發(fā)者能夠在友好的開發(fā)環(huán)境中充分挖掘GPU的計算能力，使得基于CPU

2、+GPU的高效計算模式成為可能，為實(shí)現(xiàn)人臉特征檢測的實(shí)時性提供了新的有效技術(shù)支持。
　　 本文根據(jù)圖像處理算法及人臉特征檢測算法，提出了一種基于CPU+GPU桌面集群的人臉特征檢測系統(tǒng)，利用GPU的高數(shù)據(jù)并行計算能力及其內(nèi)部高數(shù)據(jù)帶寬，實(shí)現(xiàn)流多處理器間的粗粒度任務(wù)級級并行，以及流多處理器內(nèi)的細(xì)粒度數(shù)據(jù)并行，從而極大地提高算法的運(yùn)行速度，以實(shí)現(xiàn)對人臉特征的實(shí)時檢測。其中，將處理任務(wù)進(jìn)行合理的劃分(將算法中耗費(fèi)時間多的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行

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