基于GPU的并行計(jì)算研究及在三維重建中的應(yīng)用.pdf

1、隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展以及計(jì)算機(jī)性能的逐步提高，人們對(duì)于計(jì)算機(jī)的要求也越來越高，處理器也朝著專用化和通用化兩個(gè)方向發(fā)展。在科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域，隨著研究內(nèi)容的擴(kuò)展和算法復(fù)雜度的提高，人們對(duì)計(jì)算的資源和耗時(shí)都提出了更高的要求，給相關(guān)領(lǐng)域的研究帶來很大的挑戰(zhàn)。此時(shí)，作為高性能計(jì)算的圖形處理器GPU應(yīng)運(yùn)而生，并由NVIDIA公司于2007年推出統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)CUDA，能充分利用GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力和存儲(chǔ)器帶寬，為科學(xué)研究帶來了很大的方便。另一

2、方面，三維重建一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域當(dāng)中一個(gè)非常活躍的課題，憑借其在計(jì)算機(jī)視覺和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、以及三維動(dòng)畫等領(lǐng)域中廣泛和深入的研究，已經(jīng)成為了近幾年來國際上的研究熱點(diǎn)。其中，人臉是情感表達(dá)和身份識(shí)別的重要載體，因而憑借其特有的普遍性和易用性成為眾多專家學(xué)者進(jìn)行三維建模的研究對(duì)象。
　　 本文首先介紹了GPU體系結(jié)構(gòu)的演變和CUDA編程的相關(guān)理論知識(shí)，對(duì)CPU架構(gòu)和GPU架構(gòu)的不同進(jìn)行了討論，對(duì)CUDA的編程模式和CUDA的存儲(chǔ)模型

3、進(jìn)行了簡單分析，隨后介紹了GPU并行計(jì)算在三維重建中的兩個(gè)重要應(yīng)用。接著對(duì)三維重建的過程進(jìn)行了詳細(xì)分析，通過對(duì)目前現(xiàn)存的主流特征點(diǎn)檢測算法的研究，以人臉為研究對(duì)象，提出了基于ASM模型的三維人臉重建算法。通過對(duì)當(dāng)前存在的各種網(wǎng)格細(xì)化方式的分析，本文采用了LOOP網(wǎng)格細(xì)化方法對(duì)初步形成的三維人臉進(jìn)行了改進(jìn)，通過細(xì)化，將原本非常粗略的網(wǎng)格細(xì)化為辨識(shí)度較高并且比較接近真實(shí)模型的網(wǎng)格。最后在LOOP細(xì)化的基礎(chǔ)上，對(duì)在CUDA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)三維人臉重