基于特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法在GPU上的實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

基于特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法在GPU上的實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、課題背景指紋識(shí)別是現(xiàn)代生物識(shí)別技術(shù)中應(yīng)用最廣、最成熟的一項(xiàng)技術(shù)。指紋紋路獨(dú)特、穩(wěn)定，且便于采集，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于警務(wù)、金融、社保等領(lǐng)域。特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法在實(shí)際應(yīng)用中具有較好的準(zhǔn)確率和魯棒性，因此受到廣泛關(guān)注。然而，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，指紋識(shí)別系統(tǒng)需要承載的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，給算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化帶來(lái)了挑戰(zhàn)。目前，GPU在計(jì)算速度和并行計(jì)算方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)，可以大大提高指紋識(shí)別算法的計(jì)算效率。本課題擬基于特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法，并使用CUDA平臺(tái)進(jìn)行算法的并行優(yōu)化和實(shí)現(xiàn)，以提高算法的計(jì)算速度和準(zhǔn)確率。二、研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)本課題主要研究以下內(nèi)容：1、特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法原理及優(yōu)化方法研究；2、CUDA并行計(jì)算的基本原理和應(yīng)用研究；3、基于特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法在CUDA平臺(tái)上的并行優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)；4、評(píng)估并分析實(shí)現(xiàn)效果，驗(yàn)證算法的可行性和有效性。本課題的主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)優(yōu)化后的基于特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其正確性、標(biāo)準(zhǔn)化度、可擴(kuò)展性、并行化處理能力、應(yīng)用價(jià)值等方面的指標(biāo)，為指紋識(shí)別系統(tǒng)提供具有高效率和實(shí)用性的解決方案。三、研究方法和技術(shù)路線本課題將采用文獻(xiàn)調(diào)研、理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的方法，實(shí)現(xiàn)以下技術(shù)路線：1、了解指紋識(shí)別算法基本原理及特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法優(yōu)化方法，并研究其在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的適用性；2、學(xué)習(xí)CUDA并行計(jì)算基本原理和CUDA編程模型，并研究在指紋識(shí)別算法優(yōu)化方面的應(yīng)用；3、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法在CUDA平臺(tái)上的并行優(yōu)化，驗(yàn)證優(yōu)化效果；4、利用大規(guī)模指紋圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估并分析算法的性能和效果，并與已有的指紋識(shí)別算法進(jìn)行比較；5、總結(jié)研究成果，撰寫論文。四、進(jìn)度安排本課題的進(jìn)度安排如下：第一階段：2021年9月~2021年11月1.文獻(xiàn)調(diào)研和理論學(xué)習(xí)；2.設(shè)計(jì)指紋識(shí)別算法并實(shí)現(xiàn)串行版本。第二階段：2021年11月~2022年2月1.學(xué)習(xí)CUDA并行計(jì)算基礎(chǔ)知識(shí)；2.將指紋識(shí)別算法進(jìn)行并行化優(yōu)化，初步驗(yàn)證優(yōu)化效果。第三階段：2022年2月~2022年5月1.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，對(duì)比算法性能和效果；2