【摘 要】
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论文算法面向于书脊图像,解决了SIFT特征提取与匹配计算过程中耗时过长的问题,实现了一种基于统一计算设备架构(CUDA)加速的SIFT特征提取与匹配的算法。该方法充分利用图像处理单元(GPU)的并行计算和浮点计算能力,大幅度的提高算法运行速度,论文将应用于智能书柜场景中,书脊图像具有角度不一,数据量大等问题,该算法解决了准确性和实时性问题。
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论文算法面向于书脊图像,解决了SIFT特征提取与匹配计算过程中耗时过长的问题,实现了一种基于统一计算设备架构(CUDA)加速的SIFT特征提取与匹配的算法。该方法充分利用图像处理单元(GPU)的并行计算和浮点计算能力,大幅度的提高算法运行速度,论文将应用于智能书柜场景中,书脊图像具有角度不一,数据量大等问题,该算法解决了准确性和实时性问题。
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