GPU加速的若干3D人脸分析与识别算法.pdf

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3、强大的浮点计算能力，在计算机体系结构中不仅扮演着图形处理器的角色，还开始担当通用计算的重任。在众多领域如天文计算、流体力学模拟、分子动力学仿真等，使用GPU加速的应用获得了数倍，数十倍，甚至上百倍的性能提升。探索GPU通用计算在3D人脸分析与识别算法加速中的应用，这是本人工作的出发点。本文在介绍Ii?毫了3D人脸数据，3D人脸分析与识别的研究现状，及存在的问题，回顾了GPUt通用计算的发展，详细介绍的GPU通用计算的开放标准OpenCL的基础上，主要i完成了以下几个工作：。}(1)分析了3D人脸去噪算法尖峰噪声

4、移除、空洞填补、高斯平滑和双边网格0毖去噪。并给出这些算法的GPu实现。蠡}7(2)提出了一种基于双模板匹配的任意姿态3D人脸鼻尖点定位算法，并给出，：麓了该算法的GPu加速实现。：I矿(3)分析了3D人脸分析和识别领域广泛使用的匹配算法IcP，及其近似快速鏊实现，在此基础上给出了ICP算法的Gpu加速实现方案。提出了适合GPu用于霉严格最近邻点查找的k-d吮实现方法和GPu并行求和算法，并以此实现了IcP鼍算法的GPu加速。’鼍}关键词：3D人脸分析与识别，OpenCL，GPU通用计算，3D人脸去噪，鼻尖点定

5、位，ICP匹配’茁雾峁雒移F，也曰《，盏I鑫、一—————————————————————————————————————————————一一_一浙江大学硕士学位论文AbstractWIththematuritiesof3DscantechnOlOgyandimproVementofthe‘’computabiI．tyofCPU，therehaVebeengreatprogressesin3DfaceanaIysisandrecognitiOn．3DfaOerecOgnitionnotOnIyhastheadV

6、antage0ffriendIy，nOn—intrusiVeandhardtOfbrgebutaIsOaImOstuna行色ctedbytheVariatiOnofgestureand川uminatiOnwhichw-IIterr．bIyaffectthepe№rmanceof2DfacerecOgnitiOnalgOr．thmes．ButthehighdemandforComput．ngpOwerof3DfaceanaIysisandrecOgnitiOnisOneOfitscurn≥ntlimit-ngin

7、itsdeVeIOpmentande×tensiVeappIIcatiOn．COntempOraryGPUwith．tspOwerfuIfloa“ng巾OintcaIcuIationabi¨MintheC0mputersystemnotonIyplaysther0Ieofg阳phiCsprOcesS0rsbutalsObegunt0beartheburdenOfgeneral—purpOseCOmpu“ng．InmanyfieldssUchaSastrOnOmyCaIcUIatiOn，fIuidmechanjC

8、SsimuIatjOn，mOIecu

9、ardynamjcssimuJatjOn，app¨catiOnswjththeuseOfGPUacceIera“0nwonseVe阳Itjmes，dOzensof“meS，eVenhundredspe哟n11anceimprovementS．ExpIOretheapp¨catiOnOfGPUgeneraI—pu巾OsecOmputingin3Dfa