First, we implemented the Viola and

First, we implemented the Viola and jones algorithm in the basic CPU version. The basic application is widened to GPU version using CUDA technology, and freeing CPU to perform other tasks. Then, the face detection algorithm has been optimized for the GPU using a grid topology and shared memory. These programs are compared and the results are presented. Finally, to improve the quality of face detection a second proposition was performed by the implementation of WaldBoost algorithm.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ครั้งแรก เราใช้อัลกอริทึมวิโอลาและโจนส์ใน CPU รุ่นพื้นฐาน แอพลิเคชันพื้นฐานเป็น widened GPU รุ่นใช้เทคโนโลยี CUDA และเพิ่มพื้นที่ของ CPU การทำงานอื่น ๆ แล้ว อัลกอริทึมการตรวจจับใบหน้าได้แล้วเหมาะสำหรับ GPU ที่ใช้โครงสร้างตารางและหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน โปรแกรมเหล่านี้จะเปรียบเทียบ และแสดงผล สุดท้าย การปรับปรุงคุณภาพของผิวหน้า ตรวจเสนอสองที่ดำเนินการ โดยใช้อัลกอริทึม WaldBoost

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ครั้งแรกที่เราดำเนินการและขั้นตอนวิธี Viola โจนส์ในรุ่น CPU ขั้นพื้นฐาน โปรแกรมพื้นฐานจะเพิ่มขึ้นเป็นรุ่นที่ใช้เทคโนโลยี GPU CUDA และพ้น CPU ในการดำเนินงานอื่น ๆ จากนั้นขั้นตอนวิธีการตรวจหาใบหน้าได้รับการปรับให้เหมาะสมกับ GPU โดยใช้โครงสร้างตารางและหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน โปรแกรมเหล่านี้มีการเปรียบเทียบและผลที่จะถูกนำเสนอ ในที่สุดการปรับปรุงคุณภาพของการตรวจหาใบหน้าเป็นเรื่องที่สองได้ดำเนินการโดยการดำเนินงานของอัลกอริทึม WaldBoost

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตอนแรกเราใช้ Viola และขั้นตอนวิธี โจนส์ ในรุ่น CPU ขั้นพื้นฐาน โปรแกรมพื้นฐานที่กว้างขึ้นของรุ่น GPU ที่ใช้เทคโนโลยี CUDA และปลดปล่อยซีพียูการดําเนินงานอื่น ๆ แล้วหน้าการตรวจสอบขั้นตอนวิธีการได้รับการปรับ GPU โดยใช้ตารางโครงสร้างหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน โปรแกรมเหล่านี้ เปรียบเทียบ และผลลัพธ์จะแสดง ในที่สุดเพื่อปรับปรุงคุณภาพของหน้าการตรวจสอบข้อเสนอที่สองกระทำโดยการใช้ขั้นตอนวิธี waldboost .