ISL-IH033【Parallel Feature Extraction(SIFT) On GPU】
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ISL-IH033-C1【Parallel Feature Extraction(SIFT) On GPU】 在數位影像中，存在一些具有旋轉、放大縮小、明暗度變化等不變性之點，我們稱之為影像特徵點(Feature Point)，例如一些角點可能就是特徵點。而 SIFT 就是一個滿足以上不變性之特徵點搜尋技巧，但是 SIFT 搜尋特徵點速度慢，因此便衍生出很多方法來讓此演算法加快，例如改良其演算法流程，但是這會降低其特徵點所滿足的不變性。另外一種改進其速度的方法則是利用平行化處理來作加速之動作。而本份文件就是探討 SIFT 利用 GPGPU 來作平行運算達到speedup。而這裡也引入了 Amdahl's Law 速度提升計算之依據。而本實驗之 SIFT on GPU 之程式是由 Changchang Wu[4]所發表的。而實驗影像是利用 IP Cam 以監控之概念所拍攝。實驗結果得到 SIFT GPU 版本尚未能達到 Realtime。與 Amdahl's Law 所算出之理想值尚有一些差距。再來就是由 IP Cam 所拍攝之影像作特徵點配對尚有問題，配對數過少以及準確度不夠高。 立即下載