【摘 要】
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机器学习及相关算法是近年来的研究热点,随着三维表面重建技术的逐渐成熟,在越来越多的领域的广泛应用。本文使用了机器学习方法中的RBF插值和径向基神经网络分别对表面重建
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机器学习及相关算法是近年来的研究热点,随着三维表面重建技术的逐渐成熟,在越来越多的领域的广泛应用。本文使用了机器学习方法中的RBF插值和径向基神经网络分别对表面重建算法进行了描述,并对RBF插值的表面重建串行算法进行分析,对算法在选取基函数插值中心数据点、初始化八叉树、计算局部曲面函数信息,以及全局插值计算隐函数表面过程中耗时较长的部分,通过基于OpenMP的多核并行技术以及CUDA并行技术分别对基于径向基函数插值的表面重建算法进行了并行化设计,最后提出了基于OpenMP和CUDA的混合并行架构下的并行算法。通过实验验证,本文的并行算法在不影响重建效果的情况下,获得了较好的加速效果。文章开始介绍了近几年国内外三维表面重建的相关研究情况,讲解了RBF的概念理论和插值方法,同时介绍了人工神经网络的相关原理及学习方式,并描述了隐函数表面重建的基本过程。对已有的并行计算技术作了部分介绍,重点描述了径向基神经网络的表面重建和RBF插值的隐式表面重建工作,并实现了使用OpenMP和CUDA并行技术的RBF插值的隐式函数表面重建的并行算法,以及混合并行架构的并行算法。最后根据实验结果分析了不同并行技术的加速效果,并作了相关性能分析。
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