论文部分内容阅读
针对目前高速网络中图像数目多、分辨率大、普通PC机上的检测方法对图片检测达不到实时性的问题,提出了一种基于GPU的快速图片检测方案。该方案分别采用SURF(Speed-Up Robust Features,加速鲁棒特征)算法和SVM(Support Vector Machine,支持向量机)算法对图像进行特征提取和特征分类,并利用GPU浮点运算的并行性来优化系统。最后实验证实,相对于普通PC机上实现的方案,使用GPU的检测速度提升5到9倍。