基于OpenCL的HOG算法的并行與性能優(yōu)化研究的開題報告

基于OpenCL的HOG算法的并行與性能優(yōu)化研究的開題報告一、研究背景及意義目標檢測是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究方向，其中基于直方圖梯度（HistogramofOrientedGradient,HOG）的目標檢測方法在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出了很好的效果。然而，由于其計算量較大，無法滿足實時性要求，因此需要對其進行并行與性能優(yōu)化研究?；贠penComputingLanguage（OpenCL）的并行計算平臺能夠在多種硬件平臺上實現(xiàn)高效的并行計算，因此可以用于加速HOG算法的計算過程。同時，對于HOG算法的計算過程也可以通過多種優(yōu)化手段來提高其性能，例如采用多級縮放來減少計算量，使用局部性優(yōu)化算法等。因此，本研究旨在在OpenCL平臺上設(shè)計并實現(xiàn)高效的HOG算法，并采用多種優(yōu)化手段來提高其性能，以滿足實際應(yīng)用的需求，具有重要的理論研究和實際應(yīng)用意義。二、研究內(nèi)容和方法本研究的主要研究內(nèi)容包括：（1）基于OpenCL的HOG算法實現(xiàn)：利用OpenCL的并行計算能力，設(shè)計并實現(xiàn)高效的HOG算法，并對其進行性能測試和優(yōu)化。（2）多級縮放優(yōu)化算法研究：采用多級縮放算法來減少HOG算法的計算量，提高其性能。（3）局部性優(yōu)化算法研究：利用局部性優(yōu)化算法來提高HOG算法的計算效率，加速其運算速度。本研究的主要研究方法包括：（1）OpenCL編程：利用OpenCL編程技術(shù)，實現(xiàn)HOG算法的并行計算，提高算法的計算效率。（2）多級縮放優(yōu)化：采用多級縮放算法來減少計算量，提高計算效率。（3）局部性優(yōu)化：設(shè)計并實現(xiàn)局部性優(yōu)化算法，減少算法運算過程中的無用計算，提高計算效率。三、研究預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)期實現(xiàn)基于OpenCL的高效HOG算法，同時采用多項優(yōu)化手段來提高算法的性能，具體預(yù)期結(jié)果包括：（1）實現(xiàn)基于OpenCL的高效HOG算法，實現(xiàn)HOG算法的并行計算，提高算法的計算效率。（2）設(shè)計并實現(xiàn)多級縮放算法和局部性優(yōu)化算法，減少算法的計算量，加速算法的運算速度。（3）驗證所提出方法的有效性，通過實驗結(jié)果來評估算法的性能，證明其在實際應(yīng)用中具有一定的優(yōu)越性和可行性。四、研究計劃和進度安排本研究的計劃和進度安排如下：第一年：1.1學習OpenCL編程技術(shù)，熟悉HOG算法，深入理解算法的計算原理和流程；1.2設(shè)計并實現(xiàn)基于OpenCL的HOG算法，并驗證算法的正確性和有效性；1.3研究多級縮放算法，利用多級縮放來減少HOG算法的計算量，提高計算效率。第二年：2.1設(shè)計并實現(xiàn)局部性優(yōu)化算法，減少算法運算過程中的無用計算，提高計算效率；2.2針對算法實現(xiàn)過程中出現(xiàn)的問題和優(yōu)化方向，持續(xù)進行算法性能測試和優(yōu)化；2.3對所研究的算法進行實驗驗證，評估算法的性能，并撰寫學位論文。五、參考文獻[1]NavneetDalalandBillTriggs.Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.InIEEEInternationalConferenceonComputerVision&PatternRecognition,volume1,pages886–893,2005.[2]JiaXue,HaiZhou,andYuzhongSun.Researchofpedestraindetectionbasedonimprovedhogfeaturesandsvmclassification.InInternationalConferenceonComputerScienceandSoftwareEngineering,pages80–83,2015.[3]J.R.OhmandT.K.Ralphs.Acceleratingobjectrecognitionwithaprogrammablegpu.InInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA’09),Kobe,Japan,May2009.[4]P.MattelaandK.Kansal.Optimizationofhogfeaturesextractionusingcu