基于MATLAB多核集群的人臉識別與紋理合成算法并行化研究.pdf

1、為了合理利用多核集群并提高CPU的使用效率，在MATLAB分布式并行計算集群環(huán)境下研究了PCA人臉識別算法和Image Quilting紋理合成算法的并行優(yōu)化設(shè)計。深入分析集群整體架構(gòu)、軟硬件體系結(jié)構(gòu)、算法編程模型等，結(jié)合串行程序自身的結(jié)構(gòu)特點完成并行編程過程，發(fā)揮多核潛力提升多核應(yīng)用程序的性能。
　　 研究工作重點內(nèi)容如下：一方面針對PCA人臉識別算法，研究了多線程構(gòu)建模塊并行編程模式，從而提高程序的性能。在MATLAB集群環(huán)

2、境下對PCA人臉識別算法設(shè)計了訓(xùn)練識別生成樣本的功能模塊train，通過任務(wù)分割實現(xiàn)了算法的并行化。實驗結(jié)果表明，94.167％的穩(wěn)定識別率和趨近線性的加速比驗證了并行算法的正確性和高效性，從而進一步闡明并行應(yīng)用程序的開發(fā)。通過MATLAB分布式并行計算集群和并行方法在不對算法應(yīng)用造成過多影響的情況下，在多核計算機或計算機集群上更好的解決大數(shù)據(jù)量密集型計算優(yōu)化問題。另一方面針對Image Quilting紋理合成算法新舊紋理塊拼接的特點

3、，研究了一種創(chuàng)建多任務(wù)實現(xiàn)紋理塊切割拼接的并行編程模式。設(shè)計了重疊區(qū)域縫合路徑計算的多任務(wù)模塊函數(shù)iq()，利用MATLAB多核集群中創(chuàng)建的調(diào)度器將子任務(wù)分配到各個節(jié)點上并行執(zhí)行計算。實驗結(jié)果表明該算法獲得了較好的加速比，提高了多核CPU的使用效率，有效地提升了多核計算機資源的利用率。
　　 研究工作的特點在于通過多線程創(chuàng)建、動態(tài)配置任務(wù)管理器、設(shè)置線程數(shù)量以及線程調(diào)度策略等設(shè)計了MATLAB并行應(yīng)用程序提高算法性能。此外，算法