基于GPU的局部指紋頻譜特性估計的實現
摘要：針對已知指紋圖像增強系統中指紋局部頻譜特性估計的計算負荷大,基于CPU實現后執行時間較長的問題,提出了一種基于GPU的CUDA并行實現方法來提高運算速度.利用不同CUDA線程塊來并行處理不同的局部指紋圖像,同時線程塊中的多線程對相應局部指紋的頻譜特性估計進行并行優化,從而完成整個指紋圖像的局部頻譜特性估計的優化.通過對FVC2000數據庫中大量的指紋圖像進行測試,得到相應的執行時間并與其基于CPU實現的執行時間相比較.結果顯示:通過該基于GPU的CUDA并行實現方法,局部指紋頻譜特性估計的執行時間顯著減少,從而可以提高已知指紋圖像增強系統的運算速度.
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