移动智能终端的SIFT特征检测并行算法

甘威; 张素文; 雷震; 李怡凡

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特征的检测和匹配在计算机视觉应用中是一个重要的组成部分,如图像匹配、物体识别和视频跟踪等.SIFT算法以其尺度不变性和旋转不变性在图像配准领域得到了广泛应用.传统的SIFT算法效率低,因此提出一种在移动智能终端上实现的高效方法.在Android平台利用OpenCL框架实现了移动智能终端的SIFT算法,通过计算任务的重新分配,优化SIFT算法在移动GPU上的并行实现.实验结果表明,移动平台的SIFT算法充分利用了GPU并行计算能力,大大提高了SIFT算法的执行效率,实现了高效的特征检测.

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来源
《计算机科学》 |2016年第z1期|165-167|共3页
作者
甘威; 张素文; 雷震; 李怡凡;
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作者单位

武汉理工大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
SIFT; OpenCL; GPU; 特征检测;

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