基于多核系统的隐马尔可夫模型并行算法研究

介绍了一种基于Open MP的多核并行程序设计方法,并使用此方法实现了对基于隐马尔可夫模型的Web文本挖掘程序的并行化改造.实验证明重新设计的多核并行程序相比于原有串行程序在多核微机系统上的运行时间大大减少、程序整体性能得到明显提升.     

基于GPU的目标识别算法的并行化研究

针对可变形部件模型算法(DPM)的计算量大,无法完成实时检测等问题,通过GPU编程模型CUDA,在Nvidia GPU上实现了HOG算法和DPM算法的并行化;采用OpenCL编程模型实现了DPM算法在集成显卡上的并行化。通过CPU和GPU的协同计算,保证目标识别效果的前提下,并行化的算法的执行效率相比于OpenCV中的CPU或GPU实现有明显的提高;通过对目标识别算法的并行化,结合其他算法,使得这类复杂算法能够在一些需要实时监测的工程领域中得到应用。     

基于OpenCL的图像灰度化并行算法研究

随着图像数据量的增加,传统单核处理器或多处理器结构的计算方式已无法满足图像灰度化实时处理需求.该文利用图像处理器(GPU)在异构并行计算的优势,提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的图像灰度化并行算法.通过分析加权平均图像灰度化数据处理的并行性,对任务进行了层次化分解,设计了2级并行的并行算法并映射到“CPU+GPU”异构计算平台上.实验结果显示:图像灰度化并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上相比串行算法、多核CPU并行算法和CUDA并行算法的性能分别获得了27.04倍、4.96倍和1.21倍的加速比.该文提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性得到了验证.     

基于隐马尔可夫模型与并行模型组合的特征补偿算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型和并行模型组合的特征补偿算法.首先,利用一个包含较多状态的隐马尔可夫模型来描述全部单词特征向量的分布.然后,根据静音段估计的噪声均值和方差,采用并行模型组合方法调整隐马尔可夫模型的均值向量和协方差矩阵,使之与识别环境相匹配.最后,根据基于状态转移矩阵压缩的前向后向算法计算隐马尔可夫模型的后验概率,并通过最小均方误差准则估计纯净语音特征向量.实验结果表明,该算法能够更加准确地估计纯净语音特征向量,其性能明显优于基于高斯混合模型的特征补偿算法;状态转移矩阵压缩算法可以在不影响补偿精度的前提下,显著减少前向后向算法的计算量.     

基于隐马尔可夫模型的多重序列分析

隐马尔可夫模型是最近几年在许多机器学习领域都得到成功应用的关于序列分析的重要统计模型,特别是在蛋白质家族的识别方面.这主要是由于生物数据的急剧增长导致2个领域(计算科学和生物学)走向结合引起的.探讨了多重序列比对和序列谱隐马尔可夫模型,讨论了隐马尔可夫模型的基本算法以及如何建立HMMs.根据E值和训练分数进行蛋白质家族的识别和分类.     

基于改进的隐马尔可夫模型的网页预取

为提高基于隐马尔可夫模型(HMM:Hidden Markov Model)的网页预取精度,对经典隐马尔可夫模型的两个前提假设进行了扩展,推导出新模型中计算观测序列概率的公式.由此构建出可用于网页预取的高阶隐马尔可夫模型,同时为降低高阶隐马尔可夫模型的空间复杂度,给出了构建树状状态空间存储访问序列的算法.介绍了将改进的隐马尔可夫模型应用于网页预取的具体方法,通过对比实验证实该方法的预取准确度提高了7%.     

基于Caffe的嵌入式多核处理器深度学习框架并行实现

针对开源深度学习快速特征嵌入的卷积框架(Caffe)在Android移动端进行前向计算时存在的兼容性和时间性能差的问题,提出了基于Caffe的嵌入式同构、异构并行化改进设计方法。该方法将Caffe及其第三方库通过交叉编译移植到嵌入式移动平台后,利用同构的多核多线程方法分别对卷积层、输入帧之间的部分前向计算过程进行了并行化;实现了采用开放运算语言(OpenCL)的异构图形处理器(GPU)卷积计算,进一步提升了框架的处理速度。对3种经典的深度神经网络模型MNIST、Cifar-10和CaffeNet进行了测试对比,测试结果表明:在没有任何模型精度损失的条件下,并行后的前向计算耗时明显低于并行前,时间性能提升最高达到2倍。所提方法能够将深度学习框架Caffe高效地、并行地部署和应用于嵌入式移动多核芯片上。     

CPU+GPU异构并行的矩阵转置算法研究

针对当前算法优化研究一般局限于单一硬件平台、很难实现在不同平台上高效运行的问题,利用图形处理器(GPU)提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的矩阵转置并行算法.通过矩阵子块粗粒度并行、矩阵元素细粒度并行、工作项与数据的空间映射和本地存储器优化方法的应用,使矩阵转置算法在GPU计算平台上的性能提高了12倍.实验结果表明,与基于CPU的串行算法、基于开放多处理(OpenMP)并行算法和基于统一计算设备架构(CUDA)并行算法性能相比,矩阵转置并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上分别获得了12.26,2.23和1.50的加速比.该算法不仅性能高,而且实现了在不同计算平台间的性能移植.     

基于混合条件模型的Web信息抽取

针对传统Web信息抽取的隐马尔可夫模型对初值十分敏感和在实际训练中极易得到局部最优模型参数,提出了一种最大熵和最大熵马尔可夫模型相结合的条件模型.该方法对输入的Web页面进行解析并构建HTML树,通过计算HTML子树结点的熵定位数据域,允许观察值表示任意重叠特征(像词、大写、HTML标记、语义)和定义状态序列给予观察序列的条件概率实现了Web信息抽取.实验结果表明,新的方法在精确度和召回率指标上比传统隐马尔可夫模型和最大熵马尔可夫模型具有更好的性能.     

基于OpenCL改进四邻域算法速度的研究

介绍OpenCL基本原理及其特点,分析其在生物医学图像处理中的应用,并以图像清晰度计算算法四邻域法为例进行算法并行化。计算结果表明,在PC平台进行图像清晰度计算时,基于GPU计算的OpenCL技术可以极大地提高图像处理的速度,使得普通计算机上也可实现复杂的生物医学图像处理及可视化应用。     

n阶隐马尔可夫模型的参数估计

给出了n阶隐马尔可夫模型( HMMn)的定义及结构.在传统的隐马尔可夫模型及二阶隐马尔可夫模型( HMM2)的基础上研究了HMMn的前向、后向算法,Baum-Welch算法,并导出了HMMn在单观测序列和多观测序列培训两种情况下的参数估计公式.     

基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别

基于块的相关算法来计算光流，并利用光流跟踪双手的运动．双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量，经8方向链码量化后作为观察向量．和直接利用位置信息相比较，提高了识别的鲁棒性．采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势，提出并实现了最大后验概率的训练．对6个双手动态手势的试验表明，耦合隐马尔可夫模型(CHMM)比常规隐马尔可夫模型(HMM)能更有效地对双手动态手势建模．     

与观测信息相关的MHMM的参数估计

隐马尔可夫模型(H idden M arkov Models:HMM)是一种具有很好学习能力的统计模型,已在许多领域特别在语音识别领域得到了成功的应用.本文介绍了任一时刻出现的观测矢量的概率不仅依赖于系统当前时刻所处的状态,而且依赖于系统前一时刻出现的观测矢量的前提下,多个不同的隐马尔可夫模型的组合———混合隐马尔可夫模型(M ixture ofHMM:MHMM)的结构,并根据Baum-W elch算法,导出了该模型各个参数估计公式.     

基于异构平台的图像中值滤波的OpenCL加速算法

图像噪声降低了图像信噪比和质量,去噪是图像处理工作的重要环节之一.本文提出了一种基于开放式计算语言(OpenCL)架构的图像中值滤波快速降噪并行算法.介绍了OpenCL体系结构特点和中值滤波处理流程.根据图形处理器(GPU)的并发结构特点,对图像中值滤波功能模块进行了并行优化,降低了算法复杂度.通过充分激活NDRange索引空间中的工作组和工作项来提高数据访问效率,优化内核工作组配置参数,实现了中值滤波器的并行处理.实验结果表明,在图像质量保持不变的情况下,与基于CPU的串行算法、基于开放多处理(OpenMP)并行算法和基于统一计算设备架构(CUDA)并行算法性能相比,图像中值滤波并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上分别获得了29.74、17.29、1.15倍的加速比.验证了算法的有效性和平台的可移植性,基本满足应用的实时性处理要求.     

面向OpenCL的Mali GPU仿真器构建研究

针对嵌入式GPU通用计算的仿真器构建需求,通过对通用图形处理单元仿真器(general purpose graphics processing unit-simulator,GPGPU-sim)的计算核心、存储结构与Mali GPU的异同进行比较分析,首先建立面向OpenCL的Mali GPU仿真器的流程与结构,并设计计算单元数、寄存器数、最小并行粒度等GPU微体系结构参数的获取方法,在对GPGPU-sim进行修改和配置后,实现了对特定GPU架构的仿真器构建。使用矩阵相乘、图像处理等OpenCL程序对仿真器的准确性进行测试,以程序在仿真器和硬件平台上的执行周期数差距作为评估依据。实验结果表明:对于测试程序集中优化前的OpenCL程序,其中70%的程序在两个平台上的运行周期数差距不超过30%;对于优化后的OpenCL程序,其中90%的程序的运行周期数差距不超过30%。由此证明,构建的GPU仿真器能够满足OpenCL程序的仿真与性能评估。     

基于因子分析的隐马尔可夫模型

状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷．本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架一基于因子分析的隐马尔可夫模型(HMM-FA)．并导出了HMM-FA的训练算法．理论分析和仿真实验都表明：在训练数据相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG。     

基于分类识别的隐马尔可夫模型语音识别技术

通过分析基于隐马尔可夫模型(HMM)语音识别的原理,针对模板提取过程中语音信号的基音频率差别增大而出现的语音识别率下降的问题,提出分类识别的方法,通过采用基音周期(Pitch)判决方法,将特征相近的帧合并,并计算基音频率的MEL频率倒谱系数,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,最终通过仿真实验验证分类识别方法对语音识别率提高的影响,得出此方法的适用环境和范围.     

攻击图和HMM结合的网络安全风险评估方法研究

为了解决传统网络安全风险评估不能有效评价网络安全风险动态变化的缺点,根据网络安全的特性,提出了攻击图和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的网络安全风险评估方法.采用攻击图生成网络攻击路径,从复杂度和防御能力等方面量化攻击威胁等级,利用隐马尔可夫模型计算攻击路径的攻击成功率,结合网络资产的重要程度确定网络安全风险值.通过实例分析表明,该方法能够提高网络安全风险评估的准确性,能够有效地对网络安全状况进行分析,具有较高的实用性.     

基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别

利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.8%.与支持向量机相比,隐马尔可夫模型在解决多分类问题方面具有优势,不但计算时间少,而且识别率高.     

一个声音模块的C语言实现

用C语言实现了一个用于控制家电开关的声音模块.该声音模块采用当前语音识别系统的主流技术--隐马尔可夫模型(HMM)技术,以及线性预测倒谱计算和矢量量化技术.命令(单词)的正确识别率在97%以上.介绍了声音模块的设计方案,并就实现该声音模块的过程中所遇到的具体问题进行了讨论.