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AdaBoost人脸检测定点型优化算法
被引量：
5
1
作者
周振华
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期589-593,共5页
提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器与强分类器分类计算的特点,有效分解了弱分类器与强分类器的计算过程,从而现实了强分类器与弱分类器相关...
提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器与强分类器分类计算的特点,有效分解了弱分类器与强分类器的计算过程,从而现实了强分类器与弱分类器相关模型参数有效分离标定。优化算法进一步利用图像积分图及弱分类器计算特点,完成对弱分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化;同时,利用强分类器浮点的计算精度要求,完成强分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化。该定点型AdaBoost人脸检测方法计算精度逼近原浮点型算法计算精度,保持了较高的人脸检测正确率,并利于后期的SIMD并行计算方法优化,同时,也利于算法在定点型嵌入式设备上的移植与优化。
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关键词
ADABOOST
人脸检测
图像
积分
图
强分类器
弱分类器
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职称材料
基于OpenCL的图像积分图算法优化研究
被引量：
6
2
作者
贾海鹏
张云泉
徐建良
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第2期1-7,共7页
图像积分图算法在快速特征检测中有着广泛的应用,通过GPU对其进行性能加速有着重要的现实意义。然而由于GPU硬件架构的复杂性和不同硬件体系架构间的差异性,完成图像积分图算法在GPU上的优化,进而实现不同GPU平台间的性能移植是一件非...
图像积分图算法在快速特征检测中有着广泛的应用,通过GPU对其进行性能加速有着重要的现实意义。然而由于GPU硬件架构的复杂性和不同硬件体系架构间的差异性,完成图像积分图算法在GPU上的优化,进而实现不同GPU平台间的性能移植是一件非常困难的工作。在分析不同GPU平台底层硬件架构的基础上,从片外访存带宽利用率、计算资源利用率和数据本地化等多个角度考察了不同优化方法在不同GPU硬件平台上对性能的影响。并在此基础上实现了基于OpenCL的图像积分图算法。实验结果表明,优化后的算法在AMD和NVIDIA GPU上分别取得了11.26和12.38倍的性能加速,优化后的GPU kernel比NVIDIA NPP库中的相应函数也分别取得了55.01%和65.17%的性能提升。验证了提出的优化方法的有效性和性能可移植性。
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关键词
OPENCL
GPU
图像
积分
图
算法
跨平台
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职称材料
题名
AdaBoost人脸检测定点型优化算法
被引量：
5
1
作者
周振华
机构
河南省水文水资源局
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期589-593,共5页
文摘
提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器与强分类器分类计算的特点,有效分解了弱分类器与强分类器的计算过程,从而现实了强分类器与弱分类器相关模型参数有效分离标定。优化算法进一步利用图像积分图及弱分类器计算特点,完成对弱分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化;同时,利用强分类器浮点的计算精度要求,完成强分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化。该定点型AdaBoost人脸检测方法计算精度逼近原浮点型算法计算精度,保持了较高的人脸检测正确率,并利于后期的SIMD并行计算方法优化,同时,也利于算法在定点型嵌入式设备上的移植与优化。
关键词
ADABOOST
人脸检测
图像
积分
图
强分类器
弱分类器
Keywords
AdaBoost
face detection
integral image
strong classifier
weak classifier
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于OpenCL的图像积分图算法优化研究
被引量：
6
2
作者
贾海鹏
张云泉
徐建良
机构
中国海洋大学信息科学与工程学院
中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室
中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第2期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61133005
61272136
+3 种基金
61100073)
国家863项目(2012AA010902
2012AA010903)
ISCAS-AMD联合fusion软件中心资助
文摘
图像积分图算法在快速特征检测中有着广泛的应用,通过GPU对其进行性能加速有着重要的现实意义。然而由于GPU硬件架构的复杂性和不同硬件体系架构间的差异性,完成图像积分图算法在GPU上的优化,进而实现不同GPU平台间的性能移植是一件非常困难的工作。在分析不同GPU平台底层硬件架构的基础上,从片外访存带宽利用率、计算资源利用率和数据本地化等多个角度考察了不同优化方法在不同GPU硬件平台上对性能的影响。并在此基础上实现了基于OpenCL的图像积分图算法。实验结果表明,优化后的算法在AMD和NVIDIA GPU上分别取得了11.26和12.38倍的性能加速,优化后的GPU kernel比NVIDIA NPP库中的相应函数也分别取得了55.01%和65.17%的性能提升。验证了提出的优化方法的有效性和性能可移植性。
关键词
OPENCL
GPU
图像
积分
图
算法
跨平台
Keywords
OpenCL,GPU, Image integral algorithm, Across platform
分类号
TP302.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
AdaBoost人脸检测定点型优化算法
周振华
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
5
下载PDF
职称材料
2
基于OpenCL的图像积分图算法优化研究
贾海鹏
张云泉
徐建良
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
6
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职称材料
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