基于GPU并行加速的改进分块PCA人脸识别算法-中国重要会议论文全文数据库

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基于GPU并行加速的改进分块PCA人脸识别算法

【会议录名称】	图像图形技术研究与应用(2010) , 2010 年
【作者】	张雷刚; 张勇东; 张冬明;
【英文论文作者】	Zhang Leigang~(1; 2); Zhang Yongdong; Zhang Dongming~1 (1 Laboratory of Advanced Computing Research; Institute of Computing Technology; Chinese Academy of Sciences; Beijing 100190; 2 Graduate University of the Chinese Academy of Sciences; Beijing 100049);
【作者单位】	中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室; 中国科学院研究生院;
【会议名称】	第五届图像图形技术与应用学术会议
【会议地点】	中国北京
【主办单位】	北京图像图形学学会
【学会名称】	北京图象图形学学会
【主编】	阮秋琦、孙凤杰
【关键词】	人脸识别; 主成分分析; 分块PCA; CUDA; GPU;
【英文论文关键词】	face recognition; principal component analysis; modular PCA; CUDA; GPU;
【论文摘要】	分块PCA(Modular Principal Component Analysis)人脸识别算法在模式识别领域得到了广泛应用,但是该方法在识别表情和光照变化强烈的人脸方面存在不足。针对上述缺陷,本文提出了一种改进的基于分块加权的识别方法。该方法首先对所有分块分别进行匹配,然后通过归一化调低变化较大的图像块的权值并对匹配结果进行加权融合,从而削弱人脸局部变化过大产生的干扰。同时,引入了GPU加速技术,对该方法进行了加速。实验结果表明,该方法的识别精度明显优于传统的PCA方法及分块PCA方法,速度也可得到极大提升。
【英文论文摘要】	Modular Principal Component Analysis(Modular PCA) technique is widely used in human face recognition,but it fails when human face expression or illumination changes intensively.In this paper,an improved Modular PCA technique is presented.Firstly,image-modules are matched separately.Then the weights of the modules are set through distance normalization to weaken the scope noise.Finally,a match result is got after the fusion of the weighted modules.Moreover, the algorithm is speeded up on CUDA platform based ...
【基金】	国家重点基础研究发展计划项目(973计划,2007CB311100); 国家自然科学基金项目(60802028); 北京市科技新星计划项目(2007B071); 北京市教育委员会共建项目专项资助
【更新日期】	2010-05-11

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