基于CUDA的PCA-SIFT算法研究

申昊; 孙永奇

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基于CUDA的PCA-SIFT算法研究

首发时间：2012-12-04

申昊 ¹
申昊(1988-)，男，硕士研究生，高性能计算、图像处理。
孙永奇 ¹
孙永奇（1969-），男，副教授，高性能计算：

1、北京交通大学计算机与信息技术学院，北京 100044

摘要：主成分不变特征检测算法PCA-SIFT被广泛应用于图像特征的检测。本文利用最新的图形处理单元(GPU)并行架构和统一计算设备架构(CUDA)灵活的编程性，提出了一种基于CUDA的快速PCA-SIFT特征检测算法。实验结果表明，与CPU架构下的算法相比，本文设计的算法能够在保证特征检测结果不变的情况下获得3-5倍的加速。

关键词： GPU CUDA PCA-SIFT 特征检测

For information in English, please click here

Study of PCA-SIFT algorithm based on CUDA

SHEN Hao ¹
申昊(1988-)，男，硕士研究生，高性能计算、图像处理。
SUN Yongqi ¹
孙永奇（1969-），男，副教授，高性能计算：

1、School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044

Abstract：The feature detection algorithms based on the principal component invariant PCA-SIFT are widely used in image feature detection. Using the latest graphics processing unit (GPU) and compute unified device architecture (CUDA) which has flexiblility in the programming, a rapid PCA-SIFT feature detection algorithm based on CUDA is designed in this paper. The experimental results show that compared with the algorithm on CPU architecture, the speedup of the algorithm based on CUDA is 3-5 under the condition of the same results of feature detection.

Keywords： GPU CUDA PCA-SIFT Feature detect

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申昊，孙永奇. 基于CUDA的PCA-SIFT算法研究[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2012-12-04]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201212-23.

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论文编号	201212-23
论文题目	基于CUDA的PCA-SIFT算法研究
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