【摘 要】
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针对已知指纹图像增强系统中指纹局部频谱特性估计的计算负荷大,基于CPU实现后执行时间较长的问题,提出了一种基于GPU的CUDA并行实现方法来提高运算速度.利用不同CUDA线程块
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针对已知指纹图像增强系统中指纹局部频谱特性估计的计算负荷大,基于CPU实现后执行时间较长的问题,提出了一种基于GPU的CUDA并行实现方法来提高运算速度.利用不同CUDA线程块来并行处理不同的局部指纹图像,同时线程块中的多线程对相应局部指纹的频谱特性估计进行并行优化,从而完成整个指纹图像的局部频谱特性估计的优化.通过对FVC2000数据库中大量的指纹图像进行测试,得到相应的执行时间并与其基于CPU实现的执行时间相比较.结果显示:通过该基于GPU的CUDA并行实现方法,局部指纹频谱特性估计的执行时间显著减少
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