[发明专利]多核集群系统的并行AdaBoost特征提取方法

摘要

本发明公开了一种多核集群系统的并行AdaBoost特征提取方法，该方法将AdaBoost的每轮迭代过程用如下方法进行改造：首先将AdaBoost训练过程中需要扫描的特征集合进行划分，均匀分布在多核集群系统的各个结点上；然后，每个计算结点则进一步将分配给自己的特征子集合进行划分，分别由不同的计算核心进行扫描并收集各个计算核心的计算结果，得到特征子集合上的最优特征；接着集群系统将各个结点得到的特征子集合上的最优特征进行规约，从而特到全局最优特征。该方法能够充分发挥多核集群系统的并行处理能力，从而极大地加速AdaBoost特征提取过程。

主权项

多核集群系统的并行AdaBoost特征提取方法，设给定的多核集群系统包含个计算机结点，每个计算机结点拥有个处理器核，其特征在于，包括以下步骤：(1)、每个计算机结点启动一个进程，一个主进程和p‑1个从进程，主进程执行特征集合分布过程，将特征集合分为p个子集合，分布到p个计算机结点上，同时每个计算机结点都将保留一份样本集合的本地副本；(2)、每个进程执行特征子集合并行扫描过程，启动Q个线程对分配给自己的子集合进行扫描，选出该子集合中的最优特征；进而，集群系统执行特征规约过程，将个子集合的最优特征进行一次并行规约，得到整个特征集合的全局最优特征并保存在主进程中；(3)、主进程将全局最优特征通过广播发送给所有从进程，以便所有进程都能够依据全局最优特征更新样本集合的本地副本中各个样本的权重值；最终，经过多次迭代，主进程将得到一个由多个特征组合而成的特征分类器。