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1. Matlab的图形处理器并行计算及其在拓扑优化中的应用

蔡勇, 李胜

计算机应用 2016, 36 (3): 628-632. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.628

摘要（933）

PDF （892KB）（669）

针对传统并行计算方法实现结构拓扑优化快速计算的硬件成本高、程序开发效率低的问题,提出了一种基于Matlab和图形处理器(GPU)的双向渐进结构优化(BESO)方法的全流程并行计算策略。首先,探讨了Matlab编程环境中实现GPU并行计算的三种途径的优缺点和适用范围;其次,分别采用内置函数直接并行的方式实现了拓扑优化算法中向量和稠密矩阵的并行化计算,采用MEX函数调用CUSOLVER库的形式实现了稀疏格式有限元方程组的快速求解,采用并行线程执行(PTX)代码的方式实现了拓扑优化中单元敏度分析等优化决策的并行化计算。数值算例表明,基于Matlab直接开发GPU并行计算程序不仅编程效率高,而且还可以避免不同编程语言间的计算精度差异,最终使GPU并行程序可以在保持计算结果不变的前提下取得可观的加速比。

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2. 基于正交梯度二值模式的单样本人脸识别

杨恢先蔡勇勇翟云龙李球球奉俊鹏

计算机应用 2014, 34 (2): 546-549.

摘要（548）

PDF （590KB）（561）

针对传统人脸识别方法在单样本条件下识别效果不佳的问题，提出一种改进的对光照和表情姿态等变化具有较强鲁棒性的梯度脸算法——正交梯度二值模式(OGBP)。首先采用正交梯度二值模式对样本图像进行特征提取，然后将每个方向特征向量串接起来作为用于人脸识别的总体特征向量，最后通过主成分分析(PCA)方法降维并利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试，实验结果表明所提方法简单有效，性能优于原始的梯度脸算法，且对单样本人脸描述具有更好的效果。

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3. 基于非下采样contourlet梯度方向直方图的人脸识别

奉俊鹏杨恢先蔡勇勇翟云龙李球球

计算机应用 2014, 34 (1): 158-161. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0158

摘要（695）

PDF （748KB）（654）

针对人脸识别系统准确度不高的问题,提出一种基于非下采样Contourlet梯度方向直方图(HNOG)的人脸识别算法。先对人脸图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),并将变换后的各系数矩阵进行分块,再计算各分块的梯度方向直方图(HOG),将所有分块的直方图串接得到人脸图像HNOG特征,最后用多通道最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,人脸的HNOG特征有很强的辨别能力,特征维数较小,且对光照、表情、姿态的变化具有较好的鲁棒性。

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4. 基于像素链的直线绘制算法

朱晓林蔡勇张建生

计算机应用 2011, 31 (04): 1057-1061. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01057

摘要（1247）

PDF （669KB）（465）

针对直线生成算法在直线斜率大于0.5时的低效率问题，提出一种基于像素链的直线绘制算法。将直线看做是由许多条平行像素链或对角像素链拼接而成，提出并利用逆向生成直线的类Bresenham算法，将斜率在0.5~1的直线绘制转换为斜率在0~0.5的直线绘制，一次判断生成一条像素链。仿真实验表明，基于像素链的算法生成的直线与Bresenham算法生成直线一致，且计算量显著减少。该算法只有加法和乘法两种整数运算，适合硬件实现，其绘制速度是Bresenham算法的4倍。