| 基于CUDA的并行改良随机抽样一致性算法 |
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| 引用本文： | 苗青,付忠良,赵向辉,徐可佳.基于CUDA的并行改良随机抽样一致性算法[J].四川大学学报(工程科学版),2010,42(4):111-116. |
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| 作者姓名： | 苗青 付忠良 赵向辉 徐可佳 |
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| 作者单位： | 中国科学院成都计算机应用研究所,四川,成都,610041 |
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| 基金项目： | 四川省科技支撑计划资助项目(2008SZ0100) |
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| 摘 要： | 针对传统RANSAC的许多局限性--样本多、模型复杂或数据错误率高时计算效率低,模型检验精度与数据错误率不易合理设置,无法批处理同模型不同样本集,提出一种基于CUDA的RANSAC并行改良,在保证计算结果置信概率与传统RANSAC一致的前提下,同时对抽样、解模型及检验模型并行同步处理,最终选择出符合要求的最优模型参数.以NVIDIA GPU支持的CUDA为并行计算环境,挖掘其硬件架构的通用计算特性,设计并实现了RANSAC的高效GPU运算模式.实验表明,改良后的算法能够克服传统RANSAC的诸多局限性,且保留了其简单易用的特点.
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| 关 键 词： | 并行计算 稳健估计 RANSAC CUDA |
| 收稿时间： | 9/1/2009 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2010/4/23 0:00:00 |
Parallel Improved RANSAC Based on CUDA |
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| Miao Qing,Fu Zhong Liang,Zhao Xiang Hui and Xu Ke Jia.Parallel Improved RANSAC Based on CUDA[J].Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition),2010,42(4):111-116. |
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| Authors: | Miao Qing Fu Zhong Liang Zhao Xiang Hui and Xu Ke Jia |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | parallel computing robust estimation RANSAC CUDA |
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