用于ransac算法的并行執(zhí)行的技術(shù)的制作方法
【專利摘要】各個實施例一般針對用于采用依次和并行處理的混合來執(zhí)行隨機取樣一致性(RANSAC)的技術(shù)。執(zhí)行RANSAC的裝置包括：推導(dǎo)組件，從數(shù)據(jù)集的最小樣本集合的第一集合并行地得出所建議模型的第一集合；以及比較組件，如果所建議模型的第一集合的所建議模型比所建議模型的第一集合的推導(dǎo)之前所得出的任何所建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集，則重新計算得出準確模型的所建議模型的所需量，并且在所建議模型的第一集合的推導(dǎo)之后基于所需量與包括第一集合的先前所得出的所建議模型的量的比較來確定是否得出所建議模型的第二集合。描述并且要求保護其他實施例。
【專利說明】用于RANS AC算法的并行執(zhí)行的技術(shù)
【背景技術(shù)】
[0001] 司空見慣的是采用各種估計算法從表示各種領(lǐng)域的多種類型的數(shù)據(jù)的任一種的 大數(shù)據(jù)集來得出數(shù)學(xué)模型，包括動態(tài)力的分析、氣體或流體移動的模擬、熱分析、圖像處理 等。在圖像處理領(lǐng)域中，這類數(shù)據(jù)集可從視覺表象來得出，以及這類估計算法可用來得出來 自一個以上照相裝置的圖像的部分之間的關(guān)系，作為用于識別對象的過程的部分。
[0002] 然而，雖然存在用于從相對地沒有"異常值"的數(shù)據(jù)集(例如表示統(tǒng)計異常的數(shù)據(jù) 集的元素）來得出模型的許多算法，但是有較少算法已經(jīng)證明在以較高確定度從可具有這 類異常值的較高比例的數(shù)據(jù)集來得出模型方面是有效的。換言之，存在用于從相對"有噪" 數(shù)據(jù)(其中數(shù)據(jù)集中多達50%的元素可能是不表示實際信息的噪聲）來得出模型的較少算 法。
[0003] 在那些少數(shù)算法之中是隨機抽樣一致性(RANSAC)、即所建議模型反復(fù)被生成并且 測試以查找在預(yù)定概率度最佳擬合數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)元素的所建議模型的迭代算法。RANSAC通 常完全按照依次方式執(zhí)行，使得在各迭代中，生成數(shù)據(jù)集的隨機選擇元素的單個子集，從那 個子集來得出單個所建議模型，測試那個所建議模型，確定那個所建議模型與來自先前迭 代的所有其他模型相比是否為數(shù)據(jù)集的更好擬合，并且確定是否要求其他迭代。如果新得 出和測試的所建議模型與來自先前迭代的所有其他模型相比是更好的擬合，則它成為新的 總體最佳建議模型，以及至少部分基于新的總體最佳建議模型擬合數(shù)據(jù)集的程度重新計算 所需迭代的總數(shù)。至此所執(zhí)行的迭代次數(shù)則與所需總數(shù)(無論是否重新計算)進行比較，以 確定是否將要執(zhí)行其他迭代。
[0004] 取決于所建議模型的復(fù)雜度，每個所建議模型的推導(dǎo)和測試能夠消耗大量處理、 存儲和/或功率資源，以及消耗大量時間。此外，確定是否要求其他迭代的計算的重復(fù)執(zhí)行 也能夠消耗大量資源和/或時間。
【附圖說明】
[0005] 圖1示出模型處理系統(tǒng)的一實施例。
[0006] 圖2示出模型處理系統(tǒng)的備選實施例。
[0007] 圖3和圖4各示出按照一實施例、并行處理在執(zhí)行RANSAC的一部分中的使用。
[0008] 圖5示出按照一實施例、得出數(shù)學(xué)模型的示例。
[0009] 圖6示出一實施例的一部分。
[0010] 圖7-9各示出按照一實施例的邏輯流程。
[0011] 圖10示出按照一實施例的處理架構(gòu)。
[0012] 圖11示出圖形處理系統(tǒng)的另一個備選實施例。
[0013]圖12示出裝置的一實施例。
【具體實施方式】
[0014]各個實施例一般針對用于采用依次和并行處理的混合來執(zhí)行隨機取樣一致性 (RANSAC)算法的技術(shù)。從其中得出所建議模型的數(shù)據(jù)集的子集的生成可依次執(zhí)行。但是，多 個所建議模型并行地得出和測試。此外，關(guān)于哪一個所建議模型最佳地擬合數(shù)據(jù)集的確定、 必須得出和測試的所建議模型的數(shù)量的計算以及關(guān)于是否得出和測試更多所建議模型的 確定盡管依次執(zhí)行，但是不經(jīng)常執(zhí)行。一些部分的并行執(zhí)行以及依次執(zhí)行其他部分的降低 頻率減少執(zhí)行RANSAC所需的時間。并行執(zhí)行的部分可由一個或多個處理器組件的一個或多 個核心(其架構(gòu)與執(zhí)行依次部分的單個核心和/或單個處理器組件有所不同）來執(zhí)行。
[0015] 大體上，在執(zhí)行RANSAC的迭代中發(fā)生的情況從執(zhí)行RANSAC的長期典型完全依次方 式的各迭代中發(fā)生的情況來重新定義。在每次這種重新定義迭代中，生成數(shù)據(jù)集的多個子 集，并且得出和測試所建議模型的新集合。在所建議模型的每個新集合的推導(dǎo)和測試之后， 將最佳地擬合數(shù)據(jù)集的新集合的一個所建議模型與先前確定為所有先前所得出和測試集 合的所有所建議模型之中的總體最佳擬合的所建議模型進行比較。如果新集合的最佳擬合 建議模型與來自所建議模型的所有先前集合的總體最佳建議模型相比是對數(shù)據(jù)集的更好 擬合，則新集合的最佳擬合建議模型成為新的總體最佳建議模型。如果新集合的最佳擬合 建議模型成為新的總體最佳建議模型，則需要被得出和測試的所建議模型的總數(shù)至少部分 基于新的總體最佳建議模型擬合數(shù)據(jù)集的程度來重新計算。至此所得出和測試的所建議模 型的數(shù)量則與需要被得出和測試的所建議模型的數(shù)量(無論是否重新計算)進行比較，以確 定是否將要執(zhí)行得出和測試所建議模型的另一個集合的其他迭代。在確定沒有更多所建議 模型集合將要被得出和測試的點，無論所建議模型是什么，總體最佳建議模型都成為通過 RANSAC的執(zhí)行所得出的模型。
[0016] 依次執(zhí)行的RANSAC算法的部分可由一個處理器組件的單個核心來執(zhí)行。那個處理 器組件的那個核心可基于具有使它更好地適合依次執(zhí)行那些部分(包括但不限于執(zhí)行概率 計算）的一個或多個特性來選擇。并行執(zhí)行的RANSAC算法的其他部分可由相同處理器組件 或不同處理器組件的一個或多個其他核心來執(zhí)行。一個或多個其他核心可基于具有使一個 或多個其他核心更好地適合并行執(zhí)行那些部分的一個或多個特性(包括但不限于運行多個 線程和/或執(zhí)行數(shù)據(jù)的單指令多數(shù)據(jù)(SHffi)并行處理的能力)來選擇。
[0017] 在一些實施例中，在依次執(zhí)行RANSAC的部分中采用的核心可屬于計算裝置的中央 處理器(CPU)，以及在并行執(zhí)行RANSAC的其他部分中采用的一個或多個其他核心可屬于那 個計算裝置的圖形處理單元(GPU) XPU和GPU可在計算裝置的相同處理器組件中的半導(dǎo)體 管芯上實現(xiàn)。備選地，CPU和GPU可在多芯片模塊(MCM)中攜帶和互連的獨立半導(dǎo)體管芯上實 現(xiàn)，計算裝置的單個處理器組件。作為又一個備選方案，GPU可實現(xiàn)為計算裝置的不同控制 器處理器組件控制器的部分(例如實現(xiàn)圖形子系統(tǒng)的圖形控制器），其可訪問結(jié)合了 CPU的 計算裝置的主處理器組件并且在其控制下進行操作。
[0018] 與不同核心的物理實現(xiàn)無關(guān)，依次執(zhí)行RANSAC的部分中采用的核心以及并行地執(zhí) 行RANSAC的其他部分的一個或多個其他核心可經(jīng)過該核心和一個或多個其他核心可訪問 的存儲裝置的共享存儲空間來交換信息。此外，共享存儲空間可以是在由高速緩存至少部 分覆蓋的地址范圍可訪問的。取決于所交換的信息和高速緩存的高速緩存線的相對大小， 大量性能有益效果可通過按照避免與向/從共享存儲空間存儲/檢索信息關(guān)聯(lián)的等待時間 的方式、經(jīng)由高速緩存交換這種信息來實現(xiàn)。
[0019] 將要從其中得出模型的數(shù)據(jù)集和/或指示將要得出的模型的特性的定義數(shù)據(jù)可由 結(jié)合了不同核心的計算裝置從一個或多個其他計算裝置來接收。這可以是計算裝置是可用 來執(zhí)行例如RANSAC等的任務(wù)的計算裝置集合(例如"服務(wù)器群"）中的許多計算裝置其中之 一的情況。作為舉例，執(zhí)行RANSAC以從數(shù)據(jù)集來得出模型的請求可由提交裝置提交給計算 裝置。在接收這種請求中，計算裝置可從提交裝置接收定義數(shù)據(jù)。此外，該請求可包括使計 算裝置從存儲服務(wù)器單獨檢索數(shù)據(jù)集的指示。
[0020]備選地，數(shù)據(jù)集和/或模型特性的指定可在計算裝置中生成。這可以是應(yīng)用例程要 求RANSAC被執(zhí)行以得出模型的情況，作為較大任務(wù)的部分，例如識別兩個或更多照相裝置 的陣列所捕獲的兩個或更多幀中的像素集合之間的相關(guān)性，作為使用多個視覺角度來識別 圖像處理(例如圖像識別中的單應(yīng)性）中的對象的部分。
[0021 ]在經(jīng)過RANSAC的部分的這種混合依次和并行執(zhí)行來得出模型時，描述模型本身的 信息或者基于所得出模型從后續(xù)處理所創(chuàng)建的其他數(shù)據(jù)可傳送給另一個裝置供使用。作為 舉例，在RANSAC這樣用來得出模型（作為較大任務(wù)的部分，例如識別和生成對象的三維模 型）的情況下，包括那個對象的可視化的結(jié)果數(shù)據(jù)可傳送給查看裝置，以便在顯示器上可視 地呈現(xiàn)。備選地，這種可視化可直接由計算裝置可視地呈現(xiàn)。
[0022] -般參照本文所使用的符號和術(shù)語，以下詳細描述的部分可根據(jù)計算機或者計算 機網(wǎng)絡(luò)上運行的程序過程來呈現(xiàn)。這些過程描述和表示由數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的技術(shù)人員用來向 本領(lǐng)域的其他技術(shù)人員最有效地傳達其工作主旨。過程在這里以及一般被認為是產(chǎn)生預(yù)期 結(jié)果的獨立操作序列。這些操作是要求物理量的物理操控的那些操作。這些量通常但不一 定采取能夠被存儲、傳遞、組合、比較以及以其他方式操控的電、磁或光信號的形式。主要為 了一般使用的原因，將這些信號稱作位、值、元素、符號、字符、項、編號等，證明有時非常便 利。但是應(yīng)當理解，所有這些及類似的項均與適當?shù)奈锢砹筷P(guān)聯(lián)，并且只是應(yīng)用到那些數(shù)量 的便捷標簽。
[0023] 此外，常常按照諸如"添加"或"比較"之類的術(shù)語來提到這些操控，其通常與人類 操作員所執(zhí)行的心理操作關(guān)聯(lián)。但是，在形成一個或多個實施例的部分的本文所述操作的 任一個中，不需要人類操作員的這種能力。這些操作而是機器操作。用于執(zhí)行各個實施例的 操作的有用機器包括通用數(shù)字計算機，如通過其中存儲的、按照本文理論所編寫的計算機 程序有選擇地激活或配置，和/或包括專門構(gòu)造用于所需目的的設(shè)備。各個實施例還涉及用 于執(zhí)行這些操作的設(shè)備或系統(tǒng)。這些設(shè)備可專門構(gòu)造用于所需目的，或者可包括通用計算 機。多種這些機器的所需結(jié)構(gòu)將通過所給出的描述顯現(xiàn)。
[0024] 現(xiàn)在參照附圖，其中相似參考標號通篇用來表示相似元件。為了便于說明，以下描 述中提出大量具體細節(jié)，以便提供對其的透徹了解。但是可顯而易見，即使沒有這些具體細 節(jié)也能夠?qū)嵤┬聦嵤├?。在其他情況下，眾所周知的結(jié)構(gòu)和裝置采取框圖形式示出，以便于 其描述。本發(fā)明在權(quán)利要求的范圍之內(nèi)涵蓋所有修改、等效和備選方案。
[0025]圖1示出結(jié)合了提交裝置100、存儲服務(wù)器300、計算裝置500和查看裝置700中的一 個或多個的模型處理系統(tǒng)1000的一實施例的框圖。在模型處理系統(tǒng)1000中，具有在定義數(shù) 據(jù)130中定義的特性的模型由計算裝置500從數(shù)據(jù)集330來得出，其中數(shù)據(jù)集330可以是包括 異常值(例如作為"噪聲"的元素）的高比例的數(shù)據(jù)集。定義數(shù)據(jù)130可由計算裝置500從提交 裝置100作為從提交裝置100所接收的執(zhí)行RANSAC以得出模型的請求的部分來接收。數(shù)據(jù)集 330可由計算裝置500從存儲服務(wù)器300來檢索，并且這種檢索可由計算裝置500響應(yīng)從存儲 服務(wù)器300的提交裝置100所接收的請求的指示(作為數(shù)據(jù)集330被存儲的位置)而執(zhí)行。但 是，在其他實施例中，定義數(shù)據(jù)130或數(shù)據(jù)集330其中之一或兩者可完全在計算裝置500中生 成，而不是從另一個計算裝置所接收。
[0026]在由計算裝置500得出模型之后，計算裝置500可傳送圖像數(shù)據(jù)730,其傳遞模型的 可視化或者傳遞由計算裝置500在執(zhí)行包括得出模型的較大任務(wù)中所創(chuàng)建的圖像。這些計 算裝置裝置的每個可以是多種類型的計算裝置中的任一種，非限制性地包括臺式計算機系 統(tǒng)、數(shù)據(jù)輸入終端、膝上型計算機、上網(wǎng)本計算機、平板計算機、手持個人數(shù)字助理、智能電 話、智能眼鏡、智能手表、數(shù)碼相機、結(jié)合到服裝中的穿戴式計算裝置、集成到車輛(例如汽 車、自行車、輪椅等）中的計算裝置、服務(wù)器、服務(wù)器集群、服務(wù)器群等。
[0027] 如所示，這些計算裝置100、300、500和700經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)999交換傳遞數(shù)據(jù)集、模型特性 的定義數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和/或相關(guān)數(shù)據(jù)的信號。但是，這些計算裝置的一個或多個可經(jīng)由網(wǎng) 絡(luò)999在相互之間和/或與又一些計算裝置(未示出）來交換與從數(shù)據(jù)集得出模型或者那個 模型的使用完全無關(guān)的其他數(shù)據(jù)。在各個實施例中，網(wǎng)絡(luò)999可以是可能限制到在單個大樓 或者其他相對受限的區(qū)域中延伸的單個網(wǎng)絡(luò)、可能延伸相當大的距離的連接網(wǎng)絡(luò)的組合， 和/或可包括因特網(wǎng)。因此，鏈路999可基于可用以交換信號的多種通信技術(shù)的任一種(或組 合），非限制性地包括采用電和/或光傳導(dǎo)電纜布線的有線技術(shù)以及采用紅外、射頻或其他 形式的無線傳輸?shù)臒o線技術(shù)。
[0028]在備選實施例中，提交裝置100、存儲服務(wù)器300和查看裝置700的一個或多個可按 照完全不同的方式耦合到計算裝置500。在又一些實施例中，定義數(shù)據(jù)130、數(shù)據(jù)集330和圖 像數(shù)據(jù)730的一個或多個可經(jīng)由可拆卸介質(zhì)（例如FLASH存儲卡、光盤、磁盤等)在這些計算 裝置之間來傳遞。
[0029] 在各個實施例中，計算裝置500結(jié)合處理器組件550、高速緩存555、存儲裝置560、 顯示器580、控制器600和接口 390中的一個或多個，以便將計算裝置300耦合到網(wǎng)絡(luò)999。處 理器組件550結(jié)合至少一個核心551。存儲裝置560存儲定義數(shù)據(jù)130、數(shù)據(jù)集330、圖像數(shù)據(jù) 730、工作數(shù)據(jù)335、測試數(shù)據(jù)530、控制例程540和結(jié)果數(shù)據(jù)630中的一個或多個?？刂破?00 結(jié)合處理器組件650和存儲裝置660中的一個或多個。處理器組件650結(jié)合一個或多個核心 651。存儲裝置460存儲控制例程640的一個或多個。共享存儲區(qū)565在存儲裝置560中定義， 其中使存儲裝置560的存儲位置的子集是處理器組件550和650均可訪問的，以實現(xiàn)其之間 的信息(包括數(shù)據(jù)集330、測試數(shù)據(jù)530和結(jié)果數(shù)據(jù)630)的交換。但是，共享存儲區(qū)565的至少 一部分在由高速緩存555所緩存的地址范圍是可訪問的，使得在處理器組件550與650之間 所交換的至少部分信息可按照避免通過在存儲裝置560中存儲數(shù)據(jù)或者從存儲裝置560來 檢索數(shù)據(jù)中的等待時間所施加的延遲的方式經(jīng)過高速緩存555來交換。
[0030] 控制例程540結(jié)合指令序列（其在處理器組件550上按照其作為計算裝置500的主 處理器組件的作用是可操作的），以實現(xiàn)執(zhí)行各種功能的邏輯。在一些實施例中，在運行控 制例程540中，處理器組件550可從其他計算裝置接收定義數(shù)據(jù)130和數(shù)據(jù)集330其中之一或 兩者，或者可生成定義數(shù)據(jù)130和數(shù)據(jù)集330其中之一或兩者，如先前所述。處理器組件550 則將定義數(shù)據(jù)130和數(shù)據(jù)集330存儲在存儲裝置560中。在這樣做時，處理器組件550可將數(shù) 據(jù)集330存儲在共享存儲區(qū)565中，其中它成為處理器組件550和650均可訪問的。
[0031] 定義數(shù)據(jù)130包括將要經(jīng)由RANSAC所得出的數(shù)學(xué)模型的各種特性的指示，包括數(shù) 學(xué)模型的預(yù)期格式(例如方程、矩陣或者數(shù)學(xué)表達式的又一種格式)的指示。作為舉例，如果 待得出的數(shù)學(xué)模型具有諸如線條、平面、曲線、橢圓、多邊形等的幾何形狀，則定義數(shù)據(jù)130 可指示待得出的數(shù)學(xué)模型的類型具有表達幾何形狀中包含的點的坐標值之間的幾何關(guān)系 的幾何方程的格式。在其他示例中，定義數(shù)據(jù)130可指示表達(例如在空間域與頻域之間或 者在兩個空間坐標系之間的）變換是系數(shù)矩陣的模型的預(yù)期格式。待得出的模型的格式的 指示還為處理器組件550提供關(guān)于哪一個是得出模型所需的來自數(shù)據(jù)集330的數(shù)據(jù)元素的 最小數(shù)量的指示。在熟悉RANSAC的人員之中，元素的這種最小數(shù)量常常稱作最小樣本集合。 結(jié)合到MSS中的元素的每個從自其中得出模型的數(shù)據(jù)集中隨機選擇。
[0032] 處理器組件550則生成多個MSS的集合，以便作為測試數(shù)據(jù)530來提供給處理器組 件650。組成這些MSS的每個的數(shù)據(jù)的元素從組成數(shù)據(jù)集330的數(shù)據(jù)元素中隨機選擇。集合中 的MSS的數(shù)量可完全基于處理器組件650能夠并行運行的一系列計算的實例的數(shù)量。作為舉 例，處理器組件650可以能夠總共運行并行執(zhí)行的線程的的具體最大數(shù)量，其中在各線程 中，指令序列與其他線程無關(guān)地運行。在一些實施例中，處理器組件650的核心651的每個可 以能夠與其他核心的每個對另一個線程的運行并行地運行這類線程的單個線程。作為替代 或補充，核心651的每個可結(jié)合寄存器組和/或支持S頂D操作的其他特征，其中相同數(shù)學(xué)和 其他運算能夠?qū)Χ鄠€完全獨立數(shù)據(jù)同時執(zhí)行。換言之，處理器組件550生成多個MSS，其匹配 處理器組件650能夠并行執(zhí)行操作的數(shù)據(jù)集的數(shù)量。
[0033]處理器組件550還將待得出的模型的特性的指示存儲在測試數(shù)據(jù)530中，例如先前 從定義數(shù)據(jù)130所檢索的預(yù)期格式的指示。處理器組件550還將擬合閾值存儲在測試數(shù)據(jù) 530中，以便由處理器組件650在測試所建議模型的每個中采用。處理器組件550然后向處理 器組件650發(fā)信號通知，以便使用測試數(shù)據(jù)530中的信息來生成多個所建議模型的集合，使 用擬合閾值來測試它們與數(shù)據(jù)集330的擬合度，并且在結(jié)果數(shù)據(jù)630中為處理器組件550提 供那些測試的結(jié)果。
[0034]控制例程640結(jié)合指令序列（其在處理器組件650上按照其作為計算裝置500的控 制器600的控制器處理器組件的作用是可操作的），以實現(xiàn)執(zhí)行各種功能的邏輯。在運行控 制例程640中并且響應(yīng)來自處理器組件550的信號，處理器組件650生成所建議模型的集合， 各用于處理器組件550在測試數(shù)據(jù)530中提供的MSS之一。處理器組件650通過使用支持多個 線程的執(zhí)行、SB?支持和/或如可在處理器組件650的架構(gòu)中實現(xiàn)的其他并行處理技術(shù)的多 個核心651并行地執(zhí)行該集合的所有所建議模型的這個生成。
[0035] 在得出MSS的每個的所建議模型之后，處理器組件650則采用數(shù)據(jù)集330中的數(shù)據(jù) 的所有元素來測試所建議模型的每個。更具體來說，對于所建議模型的每個，處理器組件 650檢查在處于擬合閾值之內(nèi)的程度上數(shù)據(jù)集330的多少數(shù)據(jù)元素擬合所建議模型。對于每 個所建議模型，在擬合閾值之內(nèi)擬合的數(shù)據(jù)元素被確定為那個所建議模型的"內(nèi)點"，而在 擬合閾值之內(nèi)不擬合的數(shù)據(jù)元素被確定為那個所建議模型的"異常值"。在熟悉RANSAC的人 員之中，來自數(shù)據(jù)集的所建議模型的所有內(nèi)點的集合常常稱作"一致集"。處理器組件650將 處理器組件650所得出的所有所建議模型的指示存儲在結(jié)果數(shù)據(jù)650中。處理器組件650還 將關(guān)于多少內(nèi)點存在于所建議模型的每個的一致集中的指示存儲在結(jié)果數(shù)據(jù)650中。處理 器組件650則采用關(guān)于所建議模型的這個集合的推導(dǎo)和測試完成的指示來發(fā)信號通知處理 器組件550。
[0036]圖3更詳細示出處理器組件550與650之間經(jīng)由共享存儲區(qū)565的信息的這種交換 的示例實施例。如所示，處理器組件550從數(shù)據(jù)集330生成多個MSS 533的集合，并且在測試 數(shù)據(jù)530中指示多個MSS 533的集合。處理器組件550還將模型特性531包含在測試數(shù)據(jù)530 中，以便對處理器組件650將這類特性指定為模型的預(yù)期格式。處理器組件550還包括擬合 閾值537,以指定數(shù)據(jù)集330的各數(shù)據(jù)元素必須擬合所建議模型以便被確定為那個所建議模 型的內(nèi)點并且因此包含在那個模型的一致集中的程度。
[0037]又如圖3所示，處理器組件651經(jīng)過多個核心651(各能夠支持與其他核心651并行 運行至少一個線程）的提供來實現(xiàn)并行處理。在由處理器組件650對控制例程640的運行期 間，核心651的每個從共享存儲區(qū)565中檢索模型特性531和測試數(shù)據(jù)530的MSS 533的對應(yīng) MSS。核心651的每個則使用模型特性531以及它的MSS 533的對應(yīng)MSS來生成對應(yīng)所建議模 型。核心651的每個則檢索數(shù)據(jù)集330和測試數(shù)據(jù)530的擬合閾值537。核心651的每個采用其 對應(yīng)所建議模型來測試數(shù)據(jù)集330的數(shù)據(jù)元素的每個的擬合度，以確定哪些是其對應(yīng)所建 議模型的一致集的內(nèi)點以及哪些是異常值。核心651的每個然后將其對應(yīng)所建議模型636的 指定連同指定其對應(yīng)所建議模型的一致集中的內(nèi)點的量的模型擬合結(jié)果637的指示一起存 儲在結(jié)果數(shù)據(jù)630中。
[0038]圖4更詳細示出經(jīng)由共享存儲區(qū)565的信息的這種交換的另一個示例實施例。處理 器組件650再次檢索多個MSS 533(更具體來說標記為533a-d)連同模型特性531和擬合閾值 537。但是，與圖3的示例實施例中所示和所述的不同，圖4中，處理器組件650的核心651的至 少一個包括寄存器組652,其中各寄存器劃分為多個通道，作為提供對SMD操作的支持的部 分(其中相同數(shù)學(xué)運算能夠?qū)Χ鄠€獨立數(shù)據(jù)并行地執(zhí)行）。
[0039]作為利用通過使用S頂D操作對并行性的這種支持的部分，MSS 533a_d的每個分別 分配給通道653a-d的不同通道。在通道653a-d的每個中，模型特性531和MSS 533a-d的對應(yīng) MSS用來生成對應(yīng)所建議模型。數(shù)據(jù)集330和擬合閾值537然后被檢索，并且在通道653a-d的 每個中用來測試數(shù)據(jù)集330的數(shù)據(jù)元素的每個與對應(yīng)所建議模型的擬合度，以確定數(shù)據(jù)集 330的數(shù)據(jù)元素的哪些是對應(yīng)所建議模型的一致集的內(nèi)點。對于通道653a-d的每個，對應(yīng)所 建議模型的對應(yīng)指定636a-d(其各是指定636的實例）存儲在結(jié)果數(shù)據(jù)630中。另外，對于通 道653a-d的每個，指定對應(yīng)一致集中的內(nèi)點的量的模型擬合結(jié)果637a-d(其各是模型擬合 結(jié)果637的實例）的對應(yīng)指示也存儲在結(jié)果數(shù)據(jù)630中。
[0040]因此，如所述并且如圖3和圖4所示，對多個所建議模型的并行推導(dǎo)和測試的支持 可經(jīng)過多個核心651的提供或者經(jīng)過核心651其中之一的寄存器組652的寄存器中的多個通 道的提供來提供。在又一些實施例中，兩種方式可結(jié)合以實現(xiàn)更大并行性，其中處理器組件 650結(jié)合多個核心651，并且那些核心的每個結(jié)合支持多個通道的寄存器652的寄存器組。 [0041]回到圖1，在進一步運行控制例程540中并且響應(yīng)來自處理器組件650的關(guān)于測試 數(shù)據(jù)530的MSS集合的所建議模型的集合的推導(dǎo)和測試完成的信號，處理器組件550確定新 集合的哪一個所建議模型是最佳的。在一些實施例中，處理器組件550可通過比較結(jié)果數(shù)據(jù) 630中關(guān)于多少內(nèi)點處于所建議模型的新集合的所建議模型的每個的一致集中的指示來這 樣做。新集合的所建議模型中具有其一致集中的內(nèi)點的最大數(shù)量的所建議模型則被認為是 所建議模型的新集合的最佳建議模型。新集合中的所建議模型的最佳建議模型則與來自所 建議模型的所有先前所得出和測試的集合的總體最佳建議模型進行比較。所有先前集合的 總體最佳建議模型的指定可作為工作數(shù)據(jù)335的部分連同關(guān)于數(shù)據(jù)集330的多少數(shù)據(jù)元素 是其一致集中的內(nèi)點的指示一起來存儲和保持。如果所建議模型的新集合中的所建議模型 的最佳建議模型被確定為比所建議模型的所有先前所得出和測試的集合的總體最佳建議 模型要好，則新集合中的所建議模型的最佳建議模型成為新的總體最佳建議模型。在那種 情況下，新集合中的所建議模型的最佳建議模型的指定連同關(guān)于數(shù)據(jù)集330的多少數(shù)據(jù)元 素是其一致集中的內(nèi)點的指示一起來存儲在工作數(shù)據(jù)335中。
[0042]如果所建議模型的所有先前所得出和測試的集合的總體最佳建議模型采用所建 議模型的新集合的最佳建議模型來取代，則處理器組件550可重新計算必須被得出和測試 以得出準確模型(其在來自所有所建議模型的預(yù)定概率度之內(nèi)最佳地擬合數(shù)據(jù)集330)的所 建議模型的總量。與是否取代所建議模型的所有先前所得出和測試的集合的總體最佳建議 模型無關(guān)，將至此所生成和測試的所建議模型的量與必須被得出和測試以確定所建議模型 的另一個集合是否將要被得出和測試的所建議模型的總量進行比較。如果不是的話，則無 論所建議模型是什么，當前總體最佳建議模型（其指定在工作數(shù)據(jù)335中保持)都成為通過 RANSAC的這個執(zhí)行所得出的模型。處理器組件550還可將至此所生成和測試的所建議模型 的量作為工作數(shù)據(jù)335的部分連同必須被得出和測試的所建議模型的總量一起來存儲和保 持。
[0043]在一些實施例中，概率是RANSAC將錯誤地選擇不準確建議模型作為準確模型的 (1-W)，其中W是至此所得出和測試的所建議模型之中的總體最佳建議模型的一致集中的內(nèi) 點的量，以及C是從數(shù)據(jù)集330中隨機選擇以生成每個MSS的數(shù)據(jù)元素的量。不準確建議模型 是從MSS所得出的包括作為準確模型的異常值的至少一個隨機選擇數(shù)據(jù)元素的所建議模 型。因此，在K是必須被得出和測試的所建議模型的總量的情況下，從其中得出所建議模型 的所有MSS包括準確模型的至少一個異常值以使得沒有所建議模型是準確的概率為（1-W e )K〇
[0044] 因此，Κ應(yīng)當選擇為足夠大以使（l-We)K成為等于或小于l-ρ的可接受故障閾值，其 中Ρ是與得出準確模型的預(yù)期確定度關(guān)聯(lián)的預(yù)定置信等級。因此，在這類實施例中，Κ的值計 算如下：
因此，在這類實施例中，在生成MSS的集合并且均得出和測試所建議模型的集合的各迭 代之后，將至此所得出和測試的所建議模型的量與確定是否執(zhí)行另一個這種迭代所需的所 建議模型的總量Κ進行比較。在給定所建議模型的各集合由所建議模型的量(其基于多少處 理器組件650能夠并行地得出和測試)來組成的情況下，經(jīng)過多次迭代實際得出和測試的所 建議模型的量可以是各集合中的所建議模型的量的倍數(shù)。因此，所得出和測試的所建議模 型的量最終可超過被得出和測試所需的所建議模型的量Κ較小量。
[0045] 圖5示出采用并行和串行處理的混合來執(zhí)行RANSAC的一實施例的示例使用。應(yīng)當 注意，這是尋求最佳地擬合平面的點的集合的線條的數(shù)學(xué)模型的極簡化示例，其中每個這 種點是數(shù)據(jù)集330的成員。如本領(lǐng)域的技術(shù)人員熟知，在通過軸X和Y所限定的平面中延伸的 線條通常采用方程、例如y=ax+b來描述，其中a和b的值必須被確定以得出所示線條的準確 模型。定義數(shù)據(jù)130可包括關(guān)于這個方程的格式是將要由處理器組件650來得出的所建議模 型的預(yù)期格式的指示以及關(guān)于在每個MSS中要求表示平面中的兩個點的數(shù)據(jù)集330的兩個 數(shù)據(jù)元素以實現(xiàn)所建議模型的推導(dǎo)的指示。
[0046]處理器組件550生成MSS 533的集合，其各包括通過數(shù)據(jù)集330所表示的點的一對 隨機選擇點，并且將MSS 533的集合作為測試數(shù)據(jù)530的部分來存儲。處理器組件550還將包 括y=ax+b方程格式的指示的模型特性531的指示作為測試數(shù)據(jù)530的部分連同擬合閾值537 的指示一起來存儲。處理器組件550則向處理器組件650發(fā)信號通知，以得出所建議模型的 集合，測試它們，并且在結(jié)果數(shù)據(jù)630中提供那個測試的結(jié)果。
[0047]響應(yīng)來自處理器組件550的信號，處理器組件650采用MSS 533的集合和模型特性 531來得出所建議模型的對應(yīng)集合，每個所建議模型對應(yīng)于MSS 533其中之一。每個所建議 模型是經(jīng)過從數(shù)據(jù)集330中隨機選擇的兩個點延伸的不同的所建議線條（只有其中之一示 為圖5中的虛線）的數(shù)學(xué)表達式。所建議模型的每個與從MSS 533的集合所得出的所建議模 型的集合中的所有其他所建議模型并行地得出。
[0048]在得出所建議模型的集合之后，處理器組件650通過在擬合閾值537之內(nèi)的程度上 確定數(shù)據(jù)集330的點的每個是否擬合所建議模型的每個，并行地測試該集合的所建議模型 的每個。如圖5所示，擬合閾值537可指定從平面中離與使那個點足夠良好地擬合以便作為 那個所建議模型的一致中包含的內(nèi)點的所建議模型對應(yīng)的線條的最大距離。如所示，通過 擬合閾值537所指定的距離可相對所建議線條的所示示例正交的測量。在并行地測試所建 議模型的集合的所有所建議模型之后，處理器組件650將所建議模型的指定636作為結(jié)果數(shù) 據(jù)630連同指定所建議模型的每個的一致集中的內(nèi)點的量的模型擬合結(jié)果637-起來存儲。 處理器組件650則向處理器組件550發(fā)信號通知關(guān)于所建議模型的集合的測試的推導(dǎo)完成。 [0049]響應(yīng)來自處理器組件650的信號，處理器組件550分析模型擬合結(jié)果637,以確定所 建議模型的集合的哪些所建議模型在測試期間被發(fā)現(xiàn)最佳地擬合數(shù)據(jù)集330的點。在一些 實施例中，這可通過比較所建議模型的每個的一致集中的內(nèi)點的量以識別具有其一致集中 的內(nèi)點的最大數(shù)量的所建議模型來確定。該集合的所建議模型的那個最佳建議模型則與來 自模型的所有先前集合(若存在模型的先前集合)的總體最佳建議模型進行比較。如果該集 合的最佳建議模型與來自所有先前集合的總體最佳建議模型相比是與數(shù)據(jù)集330的點的更 好擬合(例如在其一致集中具有內(nèi)點的更大數(shù)量），則該集合的最佳建議模型成為新的總體 最佳建議模型。另外，如果該集合的最佳建議模型與來自所有先前集合的總體最佳建議模 型相比是更好的擬合，則以預(yù)定確定度來確定準確模型所需的所建議模型的數(shù)量至少部分 基于新的總體最佳建議模型的一致集中的內(nèi)點的量來重新計算。與這類重新計算是否發(fā)生 無關(guān)，至此所得出和測試的所建議模型的量則與確定所建議模型的另一個集合是否將要被 得出和測試這樣要求的所建議模型的量進行比較。
[0050]來看圖1，在由處理器組件650對所建議模型的集合的并行得出和測試期間，在繼 續(xù)運行控制例程540中，處理器組件550可預(yù)占地生成MSS的下一個集合，并且將它們存儲在 測試數(shù)據(jù)530中，為可能是其他迭代作準備。盡管關(guān)于其他迭代是否將要執(zhí)行的不定性，預(yù) 占地生成MSS的下一個集合可被認為是合乎需要的，以便使處理器組件650對所建議模型的 集合的得出和測試之間的延遲為最小，以增加執(zhí)行RANSAC的速度。
[0051 ]如先前所述，共享存儲區(qū)565的至少一部分可由高速緩存555來緩存。再次取決于 相對于數(shù)據(jù)集330、測試數(shù)據(jù)530和/或結(jié)果數(shù)據(jù)630的大小的高速緩存555的大小和架構(gòu)，也 許有可能經(jīng)過高速緩存555在處理器組件550與650之間交換這種信息，而沒有引起因在存 儲裝置560中存儲數(shù)據(jù)或者從存儲裝置560來檢索數(shù)據(jù)所需的時間引起的延遲。作為替代或 補充，在一些實施例中，高速緩存555可以是處理器組件550和650中的一個或另一個可控制 的，以便分配高速緩存555的一部分，以用作在其之間傳遞這種數(shù)據(jù)的緩沖器，而完全沒有 涉及對存儲裝置560的讀或?qū)懖僮鳌?br>[0052]如先前所述，在沒有所建議模型的更多集合將要被得出和測試的點，無論所建議 模型當前是什么，總體最佳建議模型都成為通過RANSAC的這個混合并行和依次執(zhí)行所得出 的模型。處理器組件550則可操作接口 590，以便傳送這個模型的指示，和/或向另一個計算 裝置傳送從這個模型所得出的其他數(shù)據(jù)。作為舉例，處理器組件550可生成模型的可視化， 并且將它作為圖像數(shù)據(jù)730來存儲，其然后可由處理器組件550傳送給查看裝置700,以便在 其顯示器780上可視地呈現(xiàn)。備選地，處理器組件550可在顯示器580上更直接地可視呈現(xiàn)圖 像數(shù)據(jù)730(若存在的話）。在另一個示例中，RANSAC的并行和依次執(zhí)行的這種混合可用來得 出模型，作為較大功能的部分，例如使用模型生成視覺表象(例如渲染動畫的圖像)或者作 為圖像處理的部分識別對象。因此，圖像數(shù)據(jù)730可表示至少部分通過使用模型所渲染的圖 像，或者可表示使用模型在圖像中識別的對象的方面。
[0053]圖2示出包括計算裝置500的備選實施例的模型處理系統(tǒng)1000的備選實施例的框 圖。圖2的模型處理系統(tǒng)1000的備選實施例與圖1的實施例在許多方面相似，并且因而相似 參考標號通篇用來表示相似元件。但是，與圖1的計算裝置500不同，圖2的計算裝置500沒有 結(jié)合控制器600。因此，與圖1的計算裝置500不同，在圖2的計算裝置500中，正是處理器組件 550結(jié)合兩種核心551和651，并且因此運行兩種控制例程640,而不是存在這樣作的獨立處 理器組件650。
[0054] 因此，在圖2的運動處理系統(tǒng)1000的備選實施例中，處理器組件550執(zhí)行RANSAC的 混合依次和并行處理執(zhí)行的一些部分的依次處理和其他部分的并行處理。更準確來說，核 心551可依次執(zhí)行從數(shù)據(jù)集330生成MSS 533,以及一個或多個核心651 (在這個備選實施例 中也結(jié)合到處理器組件550中）可并行地執(zhí)行所建議模型的集合的推導(dǎo)和測試。在這個備選 實施例中，高速緩存555還可結(jié)合到處理器組件550中。
[0055] 在各個實施例中，處理器組件550和650的每個可包括大量市場銷售處理器的任一 個。另外，這些處理器組件的一個或多個可包括多個處理器、多線程處理器、多核處理器(無 論是相同還獨立管芯上共存的多個核心）和/或用以按照某種方式鏈接多個物理上獨立的 處理器的另外某個種類的多處理器架構(gòu)。
[0056] 此外，處理器組件550和/或650的核心551和/或651各可采用異構(gòu)核心對(其包括 能夠以更大功率消耗為代價來取得較高處理吞吐量的一個核心以及能夠以較慢處理吞吐 量為代價來取得較低功率消耗的另一個核心)來實現(xiàn)。在核心551和/或651的這類實現(xiàn)中， 每對這類異構(gòu)核心的核心之間的自動切換可在各種時間并且按照對操作系統(tǒng)和/或應(yīng)用例 程充分透明的方式(這種異構(gòu)核心對被感知為單個核心)響應(yīng)處理吞吐量的等級而發(fā)生。 [0057]作為舉例，在核心551參與生成MSS 533的新集合或者參與比較內(nèi)點的量的情況 下，組成核心551的異構(gòu)核心對的較高處理吞吐量核心可處于操作中。但是，取決于所建議 模型636的新集合的并行推導(dǎo)和測試所需的時間量，可使核心551在等待這種推導(dǎo)和測試完 成的同時保持相對空載，使得那個異構(gòu)核心對的較低功率消耗核心可處于操作中。對應(yīng)地， 雖然處理器組件650的一個或多個核心651參與得出和測試所建議模型636的新集合，但是 組成核心651的每個的異構(gòu)核心對的每個的較高處理吞吐量核心可處于操作中。但是，取決 于內(nèi)點值的量的比較所需的時間量，可使一個或多個核心651在等待這類比較結(jié)束并且進 行關(guān)于所建議模型的另一個集合是否將要被得出和測試的確定時保持相對空載，使得那些 異構(gòu)核心對的每個的較低功率消耗核心可處于操作中。
[0058] 雖然處理器組件550和650的每個可包括多種類型的處理器的任一種，但是設(shè)想控 制器600(若存在的話）的處理器組件650可略微專門化和/或優(yōu)化成執(zhí)行與圖形和/或視頻 相關(guān)的任務(wù)。更廣義來說，設(shè)想控制器600包含計算裝置500的圖形子系統(tǒng)，以便實現(xiàn)使用與 處理器組件650及其更密切相關(guān)組件分開和不同的組件來執(zhí)行與圖形渲染、視頻壓縮、圖像 重新縮放等相關(guān)的任務(wù)。
[0059]在各個實施例中，存儲裝置560和660的每個可基于大量信息存儲技術(shù)的任一種， 可能包括要求電力的不間斷提供的易失性技術(shù)，以及可能包括需要使用可以是或者可以不 是可拆卸的機器可讀存儲介質(zhì)的技術(shù)。因此，這些存儲裝置的每個可包括存儲裝置的大量 類型的任一種（或者類型的組合），非限制性地包括只讀存儲器（R0M)、隨機存取存儲器 (RAM)、動態(tài)RAM(DRAM)、雙倍數(shù)據(jù)速率DRAM(DDR-DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、靜態(tài)RAM(SRAM)、 可編程ROM(PROM)、可擦可編程ROM(EPROM)、電可擦可編程ROM(EEPROM)、閃速存儲器、聚合 物存儲器(例如鐵電聚合物存儲器）、奧氏存儲器、相變或鐵電存儲器、硅-氧化物-氮化物_ 氧化物-硅(S0N0S)存儲器、磁或光卡、一個或多個單獨鐵磁盤驅(qū)動器或者組織為一個或多 個陣列的多個存儲裝置(例如組織為獨立磁盤冗余陣列或RAID陣列的多個鐵磁盤驅(qū)動器）。 應(yīng)當注意，雖然這些存儲裝置的每個示為單個塊，但是這些的一個或多個可包括可基于不 同存儲技術(shù)的多個存儲裝置。因此，例如，這些所示存儲裝置的每個的一個或多個可表示光 驅(qū)動器或閃速存儲卡讀取器（可用以在某種形式的機器可讀存儲介質(zhì)上存儲和輸送程序 和/或數(shù)據(jù)）、鐵磁盤驅(qū)動器(將程序和/或數(shù)據(jù)本地存儲相對延長時期）以及一個或多個易 失性固態(tài)存儲器裝置(實現(xiàn)對程序和/或數(shù)據(jù)的較快訪問，例如SRAM或DRAM)的組合。還應(yīng)當 注意，這些存儲裝置的每個可由基于相同存儲技術(shù)的多個存儲組件來組成，但是其可因用 途的專門化(例如，一些DRAM裝置用作主存儲裝置，而其他DRAM裝置用作圖形控制器的不同 幀緩沖器)而單獨保持。
[0060]在各個實施例中，接口590可采用大量信令技術(shù)的任一種，從而使這些計算裝置能 夠如所述耦合到其他裝置。這些接口的每個包括提供必要功能性的至少一部分以實現(xiàn)這種 耦合的電路。但是，這些接口的每個也可至少部分采用處理器組件的對應(yīng)處理器組件所運 行(例如以便實現(xiàn)協(xié)議棧或其他特征）的指令序列來實現(xiàn)。在采用電和/或光傳導(dǎo)電纜布線 的情況下，這些接口可采用符合大量工業(yè)標準的任一種的信令和/或協(xié)議，非限制性地包括 RS-232C、RS-422、USB、以太網(wǎng)（IEEE-802.3)或IEEE-1394。在需要使用無線信號傳輸?shù)那闆r 下，這些接口可采用符合多種工業(yè)標準的任一種的信令和/或協(xié)議，非限制性地包括IEEE 802 · lla、802 · llb、802 · llg、802 · 16、802 · 20(通常稱作"移動寬帶無線接入"）、藍牙、ZigBee 或者蜂窩無線電話服務(wù)(例如采用通用分組無線業(yè)務(wù)的GSM(GSM/GPRS)、CDMA/lxRTT、增強 全球演進數(shù)據(jù)速率(EDGE)、僅演進數(shù)據(jù)/優(yōu)化(EV-D0)、數(shù)據(jù)和語音的演進(EV-DV)、高速下 行鏈路分組接入(HSDPA)、高速上行鏈路分組接入(HSUPA)、4G LTE等)之類的蜂窩無線電話 服務(wù)。
[0061]圖6更詳細示出圖1或圖2的視頻處理系統(tǒng)1000的一實施例的一部分的框圖。更具 體來說，圖6示出計算裝置500的操作環(huán)境的方面，包括控制器600的操作環(huán)境，其中處理器 組件550在運行控制例程540中依次執(zhí)行RANSAC的部分，并且處理器組件550或650并行地執(zhí) 行所建議模型的集合的推導(dǎo)和測試。
[0062]圖7更詳細示出那個部分的操作的時間方面，具體是計算裝置500和控制器600的 操作環(huán)境之間的并行性的方面。圖8示出確定停止RANSAC的執(zhí)行的時間的那個部分的示例 邏輯的偽代碼。如本領(lǐng)域的技術(shù)人員可理解，包括組成其的各組件的控制例程540和640被 選擇成在被選擇以實現(xiàn)處理器組件550或650的可適用處理器組件的無論任一種類型的（一 個或多個)處理器上是可操作的。
[0063]在各個實施例中，控制例程540和640的每個可包括操作系統(tǒng)、裝置驅(qū)動程序和/或 應(yīng)用級例程(例如，在光盤介質(zhì)上提供的所謂"軟件套裝"、從遠程服務(wù)器所得到的"小應(yīng)用 程序"等）中的一個或多個。在包括操作系統(tǒng)的情況下，操作系統(tǒng)可以是適合于處理器組件 550或650的任一個對應(yīng)處理器組件的多種可用操作系統(tǒng)的任一種。在包括一個或多個裝置 驅(qū)動程序的情況下，那些裝置驅(qū)動程序可提供對計算裝置500或控制器600的無論是硬件還 是軟件組件的多種其他組件的任一種的支持。
[0064] 控制例程540可包括由處理器組件550可執(zhí)行的通信組件549,以便操作接口 590以 經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)999傳送和接收信號，如上所述。在所接收信號之中可以是經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)999在計算裝 置100、300、500或700的一個或多個之間傳遞定義數(shù)據(jù)130、數(shù)據(jù)集330和/或圖像數(shù)據(jù)730的 信號。如本領(lǐng)域的技術(shù)人員將會理解，通信組件549選擇成與被選擇以實現(xiàn)接口 590的任一 種類型的接口技術(shù)是可配合操作的。
[0065]控制例程540可包括由處理器組件550可執(zhí)行的高速緩存組件545,以便將高速緩 存555的至少一部分配置成用作處理器組件550與650之間的緩沖器，以使數(shù)據(jù)集330、測試 數(shù)據(jù)530和結(jié)果數(shù)據(jù)630中的一個或多個能夠在其之間只經(jīng)過高速緩存555來交換。作為替 代或補充，高速緩存組件545可將高速緩存555的至少一部分配置成緩存共享存儲區(qū)565的 至少一部分。
[0066] 控制例程540可包括由處理器組件550可執(zhí)行的測試準備組件543,以便將信息存 儲在測試數(shù)據(jù)530中，為所建議模型的新集合的生成和測試作準備。如所示，測試準備組件 543可結(jié)合MSS生成器5433,以便生成作為所建議模型的新集合的基礎(chǔ)的MSS 533的新集合。 測試準備組件543則可將MSS 533的新集合作為測試數(shù)據(jù)530的部分來存儲。如先前所述， MSS 533的新集合的推導(dǎo)可在從MSS 533的上一個集合的新模型的生成和測試的同時預(yù)占 地進行。測試準備組件543可檢索擬合閾值和/或所建議模型的新集合的所建議模型將要具 有的特性(例如格式）的指示，并且將那些指示分別作為擬合閾值537和/或模型特性531存 儲在測試數(shù)據(jù)530中。
[0067]控制例程640可包括由處理器組件650可執(zhí)行的推導(dǎo)組件643,以便基于測試數(shù)據(jù) 530的MSS 533的新集合并行地得出所建議模型636的新集合。推導(dǎo)組件643可檢索模型特性 531以及測試數(shù)據(jù)530的MSS 533,以得到所建議模型的每個將要具有的格式的指示。在生成 所建議模型636的新集合時，推導(dǎo)組件643則可將所建議模型636的新集合的所建議模型636 的每個的指定作為結(jié)果數(shù)據(jù)630的部分來存儲。
[0068] 控制例程640可包括由處理器組件650可執(zhí)行的測試組件647，以便并行地測試推 導(dǎo)組件643所生成的所建議模型636的新集合，以供與數(shù)據(jù)集330的數(shù)據(jù)元素的擬合。測試組 件647可從測試數(shù)據(jù)530來檢索擬合閾值537以及檢索數(shù)據(jù)集330。在所建議模型636的新集 合的測試完成時，測試組件647可將所建議模型636的每個與數(shù)據(jù)集330的數(shù)據(jù)元素的擬合 度的指示作為結(jié)果數(shù)據(jù)630的模型擬合結(jié)果637來存儲。如先前所述，擬合度的指示可包括 作為新集合中的所建議模型的每個的一致集中的內(nèi)點的數(shù)據(jù)集330的數(shù)據(jù)元素的數(shù)量的指 不。
[0069] 控制例程640可包括由處理器組件650可執(zhí)行的線程分配器645,以便例示執(zhí)行的 多個線程，以實現(xiàn)由推導(dǎo)組件643和測試組件647分別對所建議模型636的每個新集合的得 出和測試。更準確來說，線程分配器645可例示將要與MSS生成器5433所生成的MSS 533的新 集合的每個MSS 533關(guān)聯(lián)的獨立線程。從MSS 533其中之一的每個所建議模型636的推導(dǎo)可 在與MSS 533其中之一關(guān)聯(lián)的線程上進行以及后續(xù)測試每個所建議模型636。
[0070] 控制例程540可包括由處理器組件550可執(zhí)行的比較組件547,以控制RANSAC的執(zhí) 行的進度。比較組件547可檢索結(jié)果數(shù)據(jù)630的模型擬合結(jié)果637,并且比較其中所建議模型 的新集合的所建議模型的每個的擬合度的指示，以確定新集合的哪一個最佳地擬合數(shù)據(jù)集 330。比較組件547則可將新集合的所建議模型的最佳擬合的擬合度的指示與所建議模型的 所有先前集合的總體最佳建議模型的擬合度的工作數(shù)據(jù)335中保持的指示進行比較。如所 示，比較組件547可結(jié)合選擇組件5477,以便在新集合的最佳建議模型在比總體最佳建議模 型更大的程度上擬合數(shù)據(jù)集330時選擇所建議模型的新集合的最佳擬合建議模型成為新的 總體最佳建議模型。如所述，所建議模型在其一致集中具有更多數(shù)量的內(nèi)點時可被確定為 更好的擬合。如果所建議模型的新集合的最佳建議模型是更好的擬合，則選擇組件5477從 結(jié)果數(shù)據(jù)630來檢索那個模型636的指定，并且將那個指定連同數(shù)據(jù)集330的多少數(shù)據(jù)元素 是新集合的最佳建議模型的一致集中的內(nèi)點一起存儲在工作數(shù)據(jù)335中。
[0071] 如果新集合的所建議模型的最佳擬合是更好的擬合以使得它成為新的總體最佳 建議模型，則比較組件547可重新計算以預(yù)定確定度來確定準確模型所需的所建議模型的 量。與總體最佳建議模型是否被取代以使得可以存在或者可以不存在所需的所建議模型的 數(shù)量的重新計算無關(guān)，通過被得出和測試的所建議模型的各集合，比較組件547將至此所得 出和測試的所建議模型的數(shù)量與確定所建議模型的另一個新集合是否將要被得出和測試 所需的所建議模型的數(shù)量進行比較。比較組件547可將至此得出和測試了多少所建議模型 以及以預(yù)定確定度來確定準確模型要求多少所建議模型的指示存儲和保持在工作數(shù)據(jù)335 中。如果至此所得出和測試的所建議模型的量已經(jīng)滿足或超過所需量，則不得出和測試所 建議模型的更多集合，并且無論所建議模型當前是什么，總體最佳建議模型(其指定存儲在 工作數(shù)據(jù)335中）都成為通過RANSAC的執(zhí)行所得出的模型。
[0072] 更具體來看圖7,如采用從左到右的時間線進展所示，可存在并行地運行控制例程 540和640的每個的至少一部分的周期，其與控制例程540運行(其中確定是否要求RANSAC的 進一步執(zhí)行）的其他周期進行交替。更具體來說，可存在與運行控制例程540以預(yù)占地得出 MSS 533的新集合并行地運行控制例程640以得出和測試所建議模型636的集合的周期。 [0073]在并行執(zhí)行的這類周期期間，控制例程640的線程分配器645將線程(例如所示線 程1至R)關(guān)聯(lián)到先前從控制例程540的MSS生成器5433所接收的MSS 533的集合的對應(yīng)MSS 533(例如的對應(yīng)MSS)。在這些線程的每個中，所建議模型636的集合的對應(yīng)所建 議模型636 (例如所建議模型施至施的對應(yīng)所建議模型)從MSS 533的集合來得出。然后，在這 些線程的每個中，包括所建議模型636的每個的內(nèi)點的量(例如內(nèi)點的量Wi至Wr)的對應(yīng)指示 的模型擬合結(jié)果637的指示從那些所建議模型636的每個針對數(shù)據(jù)集330的測試來生成。如 所述，由線程分配器645與MSS 533的集合的對應(yīng)MSS所關(guān)聯(lián)的線程1至R可并行運行。在一些 實施例中，線程1至R的每個可被指配由不處理器組件650的同核心651來運行，由此同時實 現(xiàn)所有線程1至R的并行執(zhí)行。但是，在不存在充分數(shù)量的可用核心651以實現(xiàn)所有線程1至R 的同時執(zhí)行的實施例中，線程1至R的子集可在可用數(shù)量的核心651之間并行地運行。
[0074] 又在并行執(zhí)行的這類周期期間，控制例程540的MSS生成器5433可預(yù)占地得出MSS 533的另一個集合(例如MSSR+1至MSS2R)，為所建議模型636的另一個新集合(例如M R+1SM2R) 將要被得出和測試的概率作準備。如先前所述，由MSS生成器5433對MSS 533的比較小的計 算復(fù)雜生成可使用由處理器組件550所運行的依次處理(例如單個線程)來執(zhí)行。
[0075]在其他周期期間，比較組件547執(zhí)行所建議模型636的新集合的內(nèi)點的量（例如分 別為所建議模型％至跑的內(nèi)點的量1至％)針對至此所測試的所有所建議模型的總體最佳 建議模型Μ的內(nèi)點的量W的比較。使至此已經(jīng)得出和測試的所建議模型636的量N遞增，以反 映控制例程540和640的并行執(zhí)行的上一個周期期間的所建議模型636的新集合的推導(dǎo)和測 試的完成。然后，檢查所建議模型636的新集合的所建議模型636的任一個與總體最佳建議 模型Μ相比是否為數(shù)據(jù)集330的更好擬合。如所述，如果所建議模型636的新集合的所建議模 型636其中之一的內(nèi)點的量具有比總體最佳建議模型Μ要大的內(nèi)點的量(例如，W^Wr其中之 一的量大于W)，則所建議模型636的新集合的那個所建議模型636成為新的總體最佳建議模 型M。如果這樣取代總體最佳建議模型M，則更新與最佳總體建議模型Μ關(guān)聯(lián)的內(nèi)點的量W的 指示，以反映與新的最佳總體建議模型Μ關(guān)聯(lián)的內(nèi)點的量。此外，如果這樣替代總體最佳建 議模型Μ，則以預(yù)定確定度來確定準確模型所需的所建議模型的量Κ根據(jù)與新的總體最佳建 議模型關(guān)聯(lián)的內(nèi)點的新量W來重新計算。
[0076] 在總體最佳建議模型Μ的條件替代、內(nèi)點的關(guān)聯(lián)量W的更新以及所建議模型636的 所需量Κ的重新計算之后，檢查至此已經(jīng)得出和測試的所建議模型636的量Ν是否仍然小于 以預(yù)定確定度來確定準確模型所需的所建議模型636的量Κ。如果Ν不再小于Κ，則執(zhí)行 RANSAC的控制例程540和640的進一步執(zhí)行停止，并且當前總體最佳建議模型Μ被認為是通 過RANSAC的執(zhí)行所得出的準確模型。但是，如果Ν小于Κ，則開始控制例程540和640的并行執(zhí) 行的另一個周期。具體來說，從MSS 533 (例如MSSR+1SMSS2R)的另一個新集合來得出所建議 模型636 (例如所建議模型跑^至跑^的另一個新集合連同那些所建議模型636相對數(shù)據(jù)集 330的測試一起開始，并且這些與MSS 533(例如MSS2R+1至MSS3R)的又一個新集合的預(yù)占生成 并行地開始。
[0077] 圖8示出控制例程540的至少比較組件547的邏輯在確定是否繼續(xù)執(zhí)行單應(yīng)應(yīng)用中 的RANSAC中的操作示例。在這個示例中，以預(yù)定確定度(例如在Ι-p的預(yù)定可接受故障閾值 之內(nèi)）來確定準確模型所需的所建議模型636的量K最初設(shè)置成2000的量，其定義將要嘗試 的所建議模型636的上限。定義那個閾值的預(yù)定置信等級p設(shè)置為0.995。所建議模型636的 各集合中將要得出和測試的所建議模型636的量itersPerChunk設(shè)置成500的量，其定義將 要在控制例程640的整個執(zhí)行中并行得出和測試的所建議模型636的上限。
[0078]為了準備執(zhí)行，仍然要得出和測試以得出量K的所建議模型636的量leftlters最 初設(shè)置為K(例如2000的初始量）。將要在這種推導(dǎo)和測試的當前執(zhí)行中并行地得出和測試 的所建議模型636的量curNumOfModels初始化為量intersPerChunk，連同將要在這種推導(dǎo) 和測試的后續(xù)執(zhí)行中并行地得出和測試的所建議模型636的量nextNumOfModel s。至此所得 出和測試的總體最佳建議模型的內(nèi)點的量W初始化為0。
[0079]以MSS選擇開始控制例程540的邏輯的至少一部分的執(zhí)行，測試準備組件543的執(zhí) 行以500的量的MSS 533的集合的生成進行，其經(jīng)過共享存儲區(qū)565來提供，以實現(xiàn)由處理器 組件650對控制例程640的運行。如先前所述，控制器600可以是計算裝置500的圖形子系統(tǒng)， 其中處理器組件650用作其圖形處理單元(GPU)?？刂评?40的至少一些部分的進一步執(zhí) 行可等待執(zhí)行640的完成，以并行地得出和測試總共500個所建議模型636。
[0080]在總共500個所建議模型636的這種并行推導(dǎo)和測試之后，控制例程540的邏輯的 一部分的執(zhí)行可恢復(fù)，其中對finBestH的調(diào)用實現(xiàn)比較組件547的邏輯的一部分。為了準備 執(zhí)行，與總體最佳建議模型Μ關(guān)聯(lián)的內(nèi)點的量previousW初始化為當前量W，以及下標i初始 化為0。下標i用來控制關(guān)聯(lián)所建議模型636的新集合的每個所建議模型636的內(nèi)點的量1與 關(guān)聯(lián)總體最佳建議模型Μ的內(nèi)點的量W的迭代比較。更準確來說，在剛得出和測試的所建議 模型636的新集合中存在500個所建議模型636的情況下，i從0迭代到499，以引起W與每一個 Wi的比較。
[0081 ]如果作為這類比較的結(jié)果，所建議模型636的新集合的所建議模型636其中之一被 發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)總體最佳建議模型Μ的內(nèi)點的量W相比具有內(nèi)點的更大量I，則新集合的所建議 模型636成為新的總體最佳建議模型Μ。相應(yīng)地，量W更新成量Wi，并且量Κ根據(jù)內(nèi)點的新量W 來重新計算(設(shè)置成newK)。
[0082]與是否因存在新的總體最佳建議模型Μ而更新確定準確模型所需的所建議模型 636的量Κ無關(guān)，更新仍然要被得出和測試以得出量Κ的所建議模型636的量leftlters。如果 量left Iters因被更新而下降到0(應(yīng)當注意，明確防止left Iters下降到低于0)，則RANSAC 的進一步執(zhí)行停止，以及當前總體最佳建議模型Μ被認為是經(jīng)由RANSAC所得出的準確模型。 [0083]但是，如果量lef titers尚未因被更新而下降到0,則重新計算指示所建議模型636 的下一個集合中將要得出和測試的所建議模型636的量的量nextNumOfModels。如果量 16代1丨6^在被更新之后處于500或以上，則量1161丨1'|111110現(xiàn)〇(1618保持為設(shè)置成其初始值 500，從而指示所建議模型636的下一個新集合包括500個所建議模型636的量。但是，如果量 leftlters在被更新之后下降到低于500,則量nextNumOfModels設(shè)置成小于500的值，以便 僅使得出量K所需的所建議模型636的量隨后被得出和測試。
[0084]圖9示出邏輯流程2100的一個實施例。邏輯流程2100可表示由本文所述的一個或 多個實施例所運行的操作的部分或全部。更具體來說，邏輯流程2100可示出由處理器組件 550和/或650在至少運行控制例程540和640中所執(zhí)行的和/或由計算裝置500或控制器600 的(一個或多個)其他組件分別執(zhí)行的操作。
[0085]在2110,計算裝置的處理器組件(例如計算裝置500的處理器組件550)從數(shù)據(jù)集依 次生成MSS的新集合。如所述，MSS的集合中的MSS的量可選擇成匹配在所建議模型的新集合 中將要并行生成的所建議模型的量。
[0086] 在2120,相同和/或一個或多個其他處理器組件的至少一個核心（例如處理器組件 550s和/或650的一個或多個核心651)從MSS的新集合和所建議模型的一個或多個特性(例 如可在模型特性531中指示的所建議模型的格式)的指示并行地生成所建議模型的新集合。 如所述，執(zhí)行RANSAC的部分中涉及的處理器組件和/或處理器組件的核心之間的通信可通 過使用高速緩存和/或由高速緩存所緩存的共享存儲空間（例如高速緩存555和/或共享存 儲空間565)進行。
[0087]在2130,并行地測試所建議模型的新集合，以確定新集合中的所建議模型的每個 與數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)元素的擬合度。對于每個所建議模型，擬合閾值可用來確定數(shù)據(jù)集的哪些 數(shù)據(jù)元素是所建議模型的內(nèi)點(并且因此處于其一致集中），而哪些是那個所建議模型的異 常值。
[0088]在2140,確定新集合的所建議模型的哪一個最佳地擬合數(shù)據(jù)集。然后確定新集合 的所建議模型的最佳擬合是否比擬合來自所建議模型的所有先前所得出和測試的集合的 所有所建議模型的數(shù)據(jù)集的總體最佳建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集。如先前所述，每個所建 議模型的擬合度可基于數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素是所建議模型的一致集的內(nèi)點，其中所建議 模型具有帶有被認為是更好擬合的內(nèi)點的更大量的一致集。
[0089] 在2150,如果所建議模型的新集合的最佳擬合建議模型與所建議模型的所有先前 集合的總體最佳建議模型相比是更好擬合，則新集合的最佳擬合建議模型在2152成為新的 總體最佳建議模型。在總體最佳建議模型的這個變化之后，將要得出和測試以便以預(yù)定確 定度來確定準確模型所需的模型的量在2154重新計算。
[0090] 與是否改變總體最佳建議模型以及重新計算將要得出和測試所需的所建議模型 的量無關(guān)，在2160,將至此所得出和測試的所建議模型的量與所建議模型的那個所需量進 行比較，以確定所需量是否被至此所得出和測試的量超過。如果不是的話，則執(zhí)行MSS的另 一個集合的生成和所建議模型的另一個集合的推導(dǎo)和測試。
[0091] 圖10示出邏輯流程2200的一個實施例。邏輯流程2200可表示由本文所述的一個或 多個實施例所運行的操作的部分或全部。更具體來說，邏輯流程2200可示出由處理器組件 550在至少運行控制例程540中所執(zhí)行和/或由計算裝置500的（一個或多個)其他組件所執(zhí) 行的操作。
[0092]在2210,計算裝置的處理器組件(例如計算裝置500的處理器組件550)將所建議模 型的特性的指示以及與數(shù)據(jù)集的擬合閾值存儲在共享存儲器空間中。執(zhí)行RANSAC的部分中 涉及的處理器組件和/或處理器組件的核心之間的通信再次可通過使用高速緩存和/或由 高速緩存所緩存的共享存儲空間（例如高速緩存555和/或共享存儲空間565)進行。
[0093]在2220,處理器組件從數(shù)據(jù)集依次生成MSS的新集合。如所述，MSS的集合中的MSS 的量可選擇成匹配在所建議模型的新集合中將要并行生成的所建議模型的量。MSS的集合 中的MSS的量再次可選擇成匹配在所建議模型的新集合中將要并行生成的所建議模型的 量。向相同和/或一個或多個其他處理器組件的至少一個核心（例如處理器組件550s和/或 650的一個或多個核心651)發(fā)信號通知，以便在2230從MSS的新集合并行地得出和測試所建 議模型的新集合。
[0094]在2240,處理器組件從數(shù)據(jù)集預(yù)占地和依次地生成MSS的另一個新集合。如所述， 雖然關(guān)于是否將實際使用MSS的這個另一新集合是推測性的，但是MSS的另一個新集合的這 種預(yù)占生成對RANSAC的執(zhí)行帶來另一個平行度，由此進一步減少其執(zhí)行時間。在2250,處理 器組件等待存儲所建議模型的新集合的所建議模型的指定的指示以及測試所建議模型的 新集合的所建議模型的每個與數(shù)據(jù)集的擬合度的測試結(jié)果。
[0095] 在2260,確定新集合的所建議模型的哪一個最佳地擬合數(shù)據(jù)集。然后確定新集合 的所建議模型的最佳擬合是否比擬合來自所建議模型的所有先前所得出和測試的集合的 所有所建議模型的數(shù)據(jù)集的總體最佳建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集。每個所建議模型的擬合 度再次可基于數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素是所建議模型的一致集的內(nèi)點，其中所建議模型具有 帶有被認為是更好擬合的內(nèi)點的更大量的一致集。
[0096] 在2270,如果所建議模型的新集合的最佳擬合建議模型與所建議模型的所有先前 集合的總體最佳建議模型相比是更好擬合，則新集合的最佳擬合建議模型在2272成為新的 總體最佳建議模型。在總體最佳建議模型的這個變化之后，將要得出和測試以便以預(yù)定確 定度來確定準確模型所需的模型的量在2274重新計算。
[0097]與是否改變總體最佳建議模型以及重新計算將要得出和測試所需的所建議模型 的量無關(guān)，在2280,將至此所得出和測試的所建議模型的量與所建議模型的那個所需量進 行比較，以確定所需量是否被至此所得出和測試的量超過。如果不是的話，則向相同和/或 一個或多個其他處理器組件的至少一個核心發(fā)信號通知，以便在2230從MSS的另一新集合 并行地得出和測試所建議模型的另一個新集合。
[0098]圖11示出邏輯流程2300的一個實施例。邏輯流程2300可表示由本文所述的一個或 多個實施例所運行的操作的部分或全部。更具體來說，邏輯流程2300可示出由處理器組件 550或650在至少運行控制例程640中所執(zhí)行的和/或由計算裝置500或控制器600的（一個或 多個)其他組件分別執(zhí)行的操作。
[0099] 在2310,計算裝置的處理器組件（例如計算裝置500的處理器組件550或者控制器 600的處理器組件650)等待來自相同或不同的處理器組件的核心的信號，以便從共享存儲 器空間中存儲的MSS的新集合來得出和測試所建議模型的新集合。執(zhí)行RANSAC的部分中涉 及的處理器組件和/或處理器組件的核心之間的通信再次可通過使用高速緩存和/或由高 速緩存所緩存的共享存儲空間（例如高速緩存555和/或共享存儲空間565)進行。
[0100]在2320,處理器組件檢索所建議模型的特性(例如可在模型特性531中指示的所建 議模型的格式）的指示以及來自共享存儲器空間的MSS的新集合。MSS的集合中的MSS的量再 次可選擇成匹配在所建議模型的新集合中將要并行生成的所建議模型的量。在2330,處理 器組件的至少一個核心（例如處理器組件550s和/或650的至少一個核心651)從MSS的新集 合和所建議模型的一個或多個特性的指示來生成所建議模型的新集合。
[0101]在2340,處理器組件從共享存儲器空間來檢索從其中生成MSS的數(shù)據(jù)集和擬合閾 值的指示。在2350,處理器組件的至少一個核心測試所建議模型的新集合的所建議模型的 新集合與數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)元素的擬合度。對于每個所建議模型，擬合閾值可用來確定數(shù)據(jù)集 的哪些數(shù)據(jù)元素是所建議模型的內(nèi)點（并且因此處于其一致集中），而哪些是那個所建議模 型的異常值。
[0102]在2360,處理器組件將所建議模型的新集合的所建議模型的每個的指定的指示和 每個的測試結(jié)果的指示存儲在共享存儲器空間中。測試結(jié)果的指示可包括關(guān)于多少內(nèi)點處 于所建議模型的新集合的所建議模型的每個的一致集中的指示。在2370,采用關(guān)于所建議 模型的新集合的推導(dǎo)和測試完成的指示向相同或不同的處理器組件的另一個核心發(fā)信號 通知。
[0103] 圖12示出適合于實現(xiàn)如先前所述的各個實施例的示范處理架構(gòu)3000的一實施例。 更具體來說，處理架構(gòu)3000 (或者其變體)可實現(xiàn)為計算裝置100、300、500或700中的一個或 多個的部分和/或控制器600的部分。應(yīng)當注意，向處理架構(gòu)3000的組件給予參考標號，其中 最后兩位數(shù)對應(yīng)于先前作為這些計算裝置1〇〇、300、500和700以及控制器600的部分所示和 所述的組件的至少一部分的參考標號的最后兩位數(shù)。這作為對相互關(guān)連每個的組件的輔助 進行。
[0104] 處理架構(gòu)3000包括在數(shù)字處理中常用的各種元件，非限制性地包括一個或多個處 理器、多核處理器、協(xié)處理器、存儲器單元、芯片組、控制器、外設(shè)、接口、振蕩器、定時裝置、 視頻卡、音頻卡、多媒體輸入/輸出（I/O)組件、電源等。如本申請所使用的術(shù)語"系統(tǒng)"和"組 件"預(yù)計表示執(zhí)行數(shù)字處理的計算裝置的實體，那個實體作為硬件、硬件和軟件的組合、軟 件或者執(zhí)行中的軟件，其示例通過這種所示示范處理架構(gòu)來提供。例如，組件能夠非限制性 地是運行于處理器組件的進程、處理器組件本身、可采用光和/或磁存儲介質(zhì)的存儲裝置 (例如硬盤驅(qū)動器、陣列中的多個存儲驅(qū)動器等）、軟件對象、指令的可執(zhí)行序列執(zhí)行的線 程、程序和/或整個計算裝置(例如整個計算機）。作為說明，運行于服務(wù)器的應(yīng)用和服務(wù)器 能夠是組件。一個或多個組件能夠駐留在過程和/或執(zhí)行線程中，以及組件能夠定位在一個 計算裝置上和/或分布在兩個或更多計算裝置之間。此外，組件可通過各種類型的通信介質(zhì) 在通信上相互耦合，以便協(xié)調(diào)操作。協(xié)調(diào)可涉及單向或雙向信息交換。例如，組件可采取通 過通信介質(zhì)所傳遞的信號形式來傳遞信息。信息能夠?qū)崿F(xiàn)為分配給一個或多個信號線的信 號。消息（包括命令、狀態(tài)、地址或數(shù)據(jù)消息）可以是這類消息其中之一，或者可以是多個這 類消息，并且可經(jīng)過多種連接和/或接口的任一種串行或者基本上并行地傳送。
[0105] 如所示，在實現(xiàn)處理架構(gòu)3000中，計算裝置至少包括處理器組件950、存儲裝置 960、到其他裝置的接口 990和耦合959。如將要進行說明，取決于實現(xiàn)處理架構(gòu)3000的計算 裝置的各個方面、包括其預(yù)計用途和/或使用條件，這種計算裝置還可包括附加組件、非限 制性地例如顯示器接口 985。
[0106] 耦合959包括一個或多個總線、點對點互連、收發(fā)器、緩沖器、交叉點開關(guān)和/或在 通信上至少將處理器組件950耦合到存儲裝置960的其他導(dǎo)體和/或邏輯。耦合959還可將處 理器組件950耦合到接口 990、音頻子系統(tǒng)970和顯示器接口 985中的一個或多個(取決于這 些和/或其他組件中的哪一個也存在）。隨著處理器組件950通過耦合959這樣耦合，處理器 組件950能夠執(zhí)行以上對于實現(xiàn)處理架構(gòu)3000的上述計算裝置的無論哪一個(哪些)詳細描 述的任務(wù)的各種任務(wù)。耦合959可采用多種技術(shù)或者技術(shù)(用以光和/或電傳達信號）的組合 的任一種來實現(xiàn)。此外，耦合959的至少部分可采用符合大量工業(yè)標準的任一種的定時和/ 或協(xié)議，非限制性地包括加速圖形端口（AGP)、CardBu S、擴展工業(yè)標準架構(gòu)(E-ISA)、微通道 架構(gòu)(MCA)、NuBus、外設(shè)部件互連(擴展）（PCI-X)、PCI Express (PCI-E)、個人計算機存儲 卡國際協(xié)會(PCMCIA)總線、HyperTransport ?、QuickPath等。
[0107] 如先前所述，處理器組件950(對應(yīng)于處理器組件550和650)可包括采用大量技術(shù) 的任一種并且采用按照多種方式的任一種物理結(jié)合的一個或多個核心的大量市場銷售處 理器中的任一種。
[0108] 如先前所述，存儲裝置960(對應(yīng)于存儲裝置560和660)可由基于大量技術(shù)或者技 術(shù)組合的任一種的一個或多個不同存儲裝置來組成。更具體來說，如所示，存儲裝置960可 包括易失性存儲裝置961(例如基于RAM技術(shù)的一種或多種形式的固態(tài)存儲裝置）、非易失性 存儲裝置962(例如不要求電力的恒定提供以保存其內(nèi)容的固態(tài)、鐵磁或其他存儲裝置）以 及可拆卸介質(zhì)存儲裝置963(例如可拆卸磁盤或固態(tài)存儲卡存儲裝置，可用以在計算裝置之 間傳送信息）。存儲裝置960示為可能包括多種不同類型的存儲裝置是按照計算裝置中多于 一種類型的存儲裝置的常見用途，其中一種類型提供較快的讀取和寫入能力，從而實現(xiàn)由 處理器組件950對數(shù)據(jù)的更快操控(但是可能使用不斷要求電力的"易失性"技術(shù)），而另一 種類型提供非易失性存儲的較高密度(但是可能提供較慢的讀取和寫入能力）。
[0109]給定采用不同技術(shù)的不同存儲裝置的經(jīng)常不同的特性，還常見的是使這類不同存 儲裝置經(jīng)過不同存儲控制器(其經(jīng)過不同接口耦合到其不同存儲裝置)來耦合到計算裝置 的其他部分。作為舉例，在易失性存儲裝置961存在并且基于RAM技術(shù)的情況下，易失性存儲 裝置961可在通信上經(jīng)過存儲控制器965a耦合到耦合959,從而提供到易失性存儲裝置961 (其也許采用行和列尋址）的適當接口，并且其中存儲控制器965a可執(zhí)行行刷新和/或其他 維護任務(wù)以幫助保存易失性存儲裝置961中存儲的信息。作為舉例，在非易失性存儲裝置 962存在并且包括一個或多個鐵磁和/或固態(tài)磁盤驅(qū)動器的情況下，非易失性存儲裝置962 可在通信上經(jīng)過存儲控制器965b耦合到耦合959,從而提供到非易失性存儲裝置962(其也 許采用信息塊和/或柱面和扇區(qū)的尋址）的適當接口。作為又一個示例，在可拆卸介質(zhì)存儲 裝置963存在并且包括采用一個或多個機器可讀存儲介質(zhì)969的一個或多個光和/或固態(tài)磁 盤驅(qū)動器的情況下，可拆卸介質(zhì)存儲裝置963可在通信上經(jīng)過存儲控制器965c耦合到耦合 959,從而提供到可拆卸介質(zhì)存儲裝置963(其也許采用信息塊的尋址）的適當接口，并且其 中存儲控制器965c可按照延長機器可讀存儲介質(zhì)969的使用期限特定的方式來協(xié)調(diào)讀、擦 除和寫操作。
[0110]易失性存儲裝置961或者非易失性存儲裝置962中的一個或另一個可包括采取機 器可讀存儲介質(zhì)（其上可存儲包含處理器組件950可執(zhí)行的指令序列的例程)的形式的制造 產(chǎn)品，這取決于作為每個的基礎(chǔ)的技術(shù)。作為舉例，在非易失性存儲裝置962包括基于鐵磁 的磁盤驅(qū)動器(例如所謂的"硬盤驅(qū)動器"）的情況下，每個這種磁盤驅(qū)動器通常采用一個或 多個旋轉(zhuǎn)盤片，其上沉積并且按照各種圖案磁性定向了磁性響應(yīng)微粒，以便按照與例如軟 盤等的存儲介質(zhì)類似的方式來存儲信息、例如指令序列。作為另一個示例，非易失性存儲裝 置962可由固態(tài)存儲裝置組來組成，以便按照與致密閃存卡類似的方式來存儲信息、例如指 令序列。再次常見的是在不同時間、在計算裝置中采用不同類型的存儲裝置來存儲可執(zhí)行 例程和/或數(shù)據(jù)。
[0111]因此，包括將要由處理器組件950所運行的指令序列的例程最初可存儲在機器可 讀存儲介質(zhì)969上，以及可拆卸介質(zhì)存儲裝置963隨后可用于將那個例程復(fù)制到非易失性存 儲裝置962,以供不要求機器可讀存儲介質(zhì)969和/或易失性存儲裝置961的持續(xù)存在的較長 期存儲，以便實現(xiàn)由處理器組件950的更快訪問，因為那個例程被運行。
[0112]如先前所述，接口 990 (可能對應(yīng)于接口 590)可采用與可用來在通信上將計算裝置 耦合到一個或多個其他裝置的多種通信技術(shù)的任一種對應(yīng)的多種信令技術(shù)的任一種。各種 形式的有線或無線信令中的一個或兩者再次可用來使處理器組件950能夠可能經(jīng)過網(wǎng)絡(luò) (例如網(wǎng)絡(luò)999)或者一組互連網(wǎng)絡(luò)與輸入/輸出裝置(例如，所示示例鍵盤920或打印機925) 和/或其他計算裝置進行交互。按照常常必須由任一個計算裝置來支持的多種類型的信令 和/或協(xié)議的經(jīng)常極為不同特征，接口990示為包括多個不同接口控制器995a、995b和995c。 接口控制器995a可采用多種類型的有線數(shù)字串行接口或射頻無線接口的任一種從用戶輸 入裝置、例如所示鍵盤920來接收串行傳送的消息。接口控制器995b可采用多種基于電纜布 線或無線信令、定時和/或協(xié)議的任一種、經(jīng)過所示網(wǎng)絡(luò)999(也許由一個或多個鏈路所組成 的網(wǎng)絡(luò)、較小網(wǎng)絡(luò)或者也許因特網(wǎng)）來訪問其他計算裝置。接口 995c可采用多種導(dǎo)電電纜布 線的任一個，從而實現(xiàn)將數(shù)據(jù)輸送到所示打印機925的串行或并行信號傳輸?shù)氖褂??？稍谕?信上經(jīng)過接口 990的一個或多個接口控制器耦合的裝置的其他示例非限制性地包括監(jiān)測人 們的聲音以接受那些人經(jīng)由語音或者他們可制造的其他聲音發(fā)信號通知的命令和/或數(shù)據(jù) 的話筒、遙控、觸控筆、讀卡器、指紋讀取器、虛擬現(xiàn)實交互手套、圖形輸入平板、操縱桿、其 他鍵盤、視網(wǎng)膜掃描儀、觸摸屏的觸摸輸入組件、軌跡球、各種傳感器、監(jiān)測人們的移動以接 受那些人經(jīng)由手勢和/或臉部表情發(fā)信號通知的命令和/或數(shù)據(jù)的照相裝置或照相裝置陣 列、激光打印機、噴墨打印機、機械機器人、銑床等。
[0113]在計算裝置在通信上耦合到（或者也許實際上結(jié)合)顯示器(例如所示示例顯示器 980)的情況下，實現(xiàn)處理架構(gòu)3000的這種計算裝置還可包括顯示器接口 985。雖然更一般化 類型的接口可用于在通信上耦合到顯示器，但是在顯示器上視覺顯示各種形式的內(nèi)容中常 常所需的稍微專門的附加處理以及所使用的基于電纜布線的接口的稍微專門的性質(zhì)常常 使不同顯示器接口的提供是合乎需要的?？捎娠@示器接口985用于顯示器980的通信耦合中 的有線和/或無線信令技術(shù)可利用符合多種工業(yè)標準的任一種的信令和/或協(xié)議，非限制性 地包括多種模擬視頻接口、數(shù)字視頻接口（DVI)、DisplayPort等的任一種。
[0114] 圖13示出系統(tǒng)4000的一個實施例。在各個實施例中，系統(tǒng)4000可表示適合與本文 所述的一個或多個實施例配合使用的系統(tǒng)或架構(gòu)，例如：系統(tǒng)1000;計算裝置1〇〇、300、500 或700中的一個或多個;和/或邏輯流程2100、2200或2300中的一個或多個。實施例并不局限 于這個方面。
[0115] 如所示，系統(tǒng)4000可包括多個元件。一個或多個元件可使用一個或多個電路、組 件、寄存器、處理器、軟件子例程、模塊或者它們的任何組合來實現(xiàn)，如根據(jù)設(shè)計或性能限制 的給定集合的需要。雖然圖13作為舉例示出按照某種拓撲的有限數(shù)量的元件，但是能夠理 解，根據(jù)給定實現(xiàn)的需要，在系統(tǒng)4000中可使用按照許多適當拓撲的或多或少的元件。實施 例并不局限于這個上下文。
[0116] 在實施例中，系統(tǒng)4000可以是媒體系統(tǒng)，但是系統(tǒng)4000并不局限于這個上下文。例 如，系統(tǒng)4000可結(jié)合到個人計算機(PC)、膝上型計算機、超膝上型計算機、平板、觸摸板、便 攜計算機、手持計算機、掌上計算機、個人數(shù)字助理(PDA)、蜂窩電話、組合蜂窩電話/PDA、電 視機、智能裝置(例如智能電話、智能平板或者智能電視機）、移動因特網(wǎng)裝置(MID)、消息傳 遞裝置、數(shù)據(jù)通信裝置等。
[0117] 在實施例中，系統(tǒng)4000包括耦合到顯示器4980的平臺4900a。平臺4900a可從諸如 (一個或多個）內(nèi)容服務(wù)裝置4900c或者(一個或多個）內(nèi)容分發(fā)裝置4900d之類的內(nèi)容裝置 或者其他類似內(nèi)容源來接收內(nèi)容。包括一個或多個導(dǎo)航特征的導(dǎo)航控制器4920可用來與例 如平臺4900a和/或顯示器4980進行交互。下面更詳細描述這些組件的每個。
[0118] 在實施例中，平臺4900a可包括處理器組件4950、芯片組4955、存儲器單元4969、收 發(fā)器4995、存儲裝置4962、應(yīng)用4940和/或圖形子系統(tǒng)4985的任何組合。芯片組4955可提供 處理器電路4950、存儲器單元4969、收發(fā)器4995、存儲裝置4962、應(yīng)用4940和/或圖形子系統(tǒng) 4985之間的相互通信。例如，芯片組4955可包括存儲適配器(未示出），其能夠提供與存儲裝 置4962的相互通信。
[0119] 處理器組件4950可使用任何處理器或邏輯裝置來實現(xiàn)，并且可與處理器組件550 或650和/或與圖12的處理器組件950相同或相似。
[0120]存儲器單元4969可使用能夠存儲數(shù)據(jù)的任何機器可讀或計算機可讀介質(zhì)來實現(xiàn)， 并且可與圖12的存儲介質(zhì)969相同或相似。
[0121]收發(fā)器4995可包括能夠使用各種適當無線通信技術(shù)來傳送和接收信號的一個或 多個無線電單元，并且可與圖12的收發(fā)器995b相同或相似。
[0122] 顯示器4980可包括任何電視類型監(jiān)視器或顯示器，并且可與顯示器380和680的一 個或多個和/或與圖12的顯示器980相同或相似。
[0123] 存儲裝置4962可實現(xiàn)為非易失性存儲裝置，并且可與圖12的非易失性存儲裝置 962相同或相似。
[0124] 圖形子系統(tǒng)4985可執(zhí)行諸如靜止或視頻之類的圖像的處理供顯示。例如，圖形子 系統(tǒng)4985可以是圖形處理單元(GPU)或者視覺處理單元(VPU)。模擬或數(shù)字接口可用來在通 信上耦合圖形子系統(tǒng)4985和顯示器4980。例如，接口可以是高清晰度多媒體接口、 DisplayPort、無線HDMI和/或符合無線HD的技術(shù)中的任一個。圖形子系統(tǒng)4985可集成到處 理器電路4950或芯片組4955中。圖形子系統(tǒng)4985可能是通信上耦合到芯片組4955的獨立 卡。
[0125] 本文所述的圖形和/或視頻處理技術(shù)可通過各種硬件架構(gòu)來實現(xiàn)。例如，圖形和/ 或視頻功能性可集成在芯片組中。備選地，可使用分立圖形和/或視頻處理器。作為又一個 實施例，圖形和/或視頻功能可通過包括多核處理器的通用處理器來實現(xiàn)。在另一實施例 中，功能可在消費電子裝置中實現(xiàn)。
[0126] 在實施例中，（一個或多個）內(nèi)容服務(wù)裝置4900b可由任何國家、國際和/或單獨服 務(wù)來托管，并且因而是平臺4900a經(jīng)由例如因特網(wǎng)可訪問的。（一個或多個）內(nèi)容服務(wù)裝置 4900b可耦合到平臺4900a和/或顯示器4980。平臺4900a和/或(一個或多個）內(nèi)容服務(wù)裝置 4900b可耦合到網(wǎng)絡(luò)4999,以便向/從網(wǎng)絡(luò)4999傳遞(例如發(fā)送和/或接收)媒體信息。（一個 或多個）內(nèi)容分發(fā)裝置4900c也可耦合到平臺4900a和/或顯示器4980。
[0127] 在實施例中，（一個或多個）內(nèi)容服務(wù)裝置4900b可包括有線電視盒、個人計算機、 網(wǎng)絡(luò)、電話、因特網(wǎng)使能裝置或者能夠傳遞數(shù)字信息和/或內(nèi)容的設(shè)備以及能夠在內(nèi)容提供 商與平臺4900a和/或顯示器4980之間、經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)4999或者直接地單向或雙向傳遞內(nèi)容的任 何其他類似裝置。將會理解，可經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)4999向/從系統(tǒng)4000中的組件的任一個和內(nèi)容提供 商單向和/或雙向傳遞內(nèi)容。內(nèi)容的示例可包括任何媒體信息，其中包括例如視頻、音樂、醫(yī) 療和游戲信息等。
[0128] (-個或多個）內(nèi)容服務(wù)裝置4900b接收內(nèi)容，例如包括媒體信息的有線電視節(jié)目、 數(shù)字信息和/或其他內(nèi)容。內(nèi)容提供商的示例可包括任何有線或衛(wèi)星電視或無線電或者因 特網(wǎng)內(nèi)容提供商。所提供的示例并不是意在限制實施例。
[0129] 在實施例中，平臺4900a可從具有一個或多個導(dǎo)航特征的導(dǎo)航控制器4920接收控 制信號。例如，導(dǎo)航控制器4920的導(dǎo)航特征可用來與用戶界面4880進行交互。在實施例中， 導(dǎo)航控制器4920可以是指針裝置，其可以是允許用戶將空間（例如連續(xù)并且多維的）數(shù)據(jù)輸 入計算機中的計算機硬件組件(特別是人性化界面裝置）。諸如圖形用戶界面(GUI)之類的 許多系統(tǒng)以及電視機和監(jiān)視器允許用戶使用形體姿態(tài)來控制并且將數(shù)據(jù)提供給計算機或 電視機。
[0130] 通過顯示器上顯示的移動指針、光標、聚焦環(huán)或者其他視覺指示符，可在顯示器 (例如顯示器4980)上仿效導(dǎo)航控制器4920的導(dǎo)航特征的移動。例如，在軟件應(yīng)用4940的控 制下，位于導(dǎo)航控制器4920上的導(dǎo)航特征可映射到用戶界面4880上顯示的虛擬導(dǎo)航特征。 在實施例中，導(dǎo)航控制器4920可以不是獨立組件，而是集成到平臺4900a和/或顯示器4980 中。但是，實施例并不局限于本文所示或所述的元件或上下文。
[0131] 在實施例中，驅(qū)動程序(未示出）可包括使用戶能夠例如通過在引導(dǎo)之后觸摸按鈕 (在被啟用時）來立即接通和關(guān)斷平臺4900a、例如電視機的技術(shù)。程序邏輯可允許平臺 4900a在平臺"關(guān)斷"時，將內(nèi)容流播到媒體適配器或者（一個或多個）其他內(nèi)容服務(wù)裝置 4900b或者（一個或多個）內(nèi)容分發(fā)裝置4900c。另外，例如，芯片組4955可包括對5.1環(huán)繞聲 音頻和/或高清晰度7.1環(huán)繞聲音頻的硬件和/或軟件支持。驅(qū)動程序可包括集成圖形平臺 的圖形驅(qū)動程序。在實施例中，圖形驅(qū)動程序可包括外設(shè)部件互連(PCIExpress圖形卡。
[0132] 在各個實施例中，可集成系統(tǒng)4000中所示組件的任一個或多個。例如，可集成平臺 4900a和(一個或多個）內(nèi)容服務(wù)裝置4900b，或者可集成平臺4900a和(一個或多個）內(nèi)容分 發(fā)裝置4900c，或者例如可集成平臺4900a、（一個或多個）內(nèi)容服務(wù)裝置4900b和(一個或多 個）內(nèi)容分發(fā)裝置4900c。在各個實施例中，平臺4900a和顯示器4890可以是集成單元。例如， 可集成顯示器4980和(一個或多個）內(nèi)容服務(wù)裝置4900b，或者可集成顯示器4980和(一個或 多個）內(nèi)容分發(fā)裝置4900c。這些示例并不是意在限制實施例。
[0133] 在各個實施例中，系統(tǒng)4000實現(xiàn)為無線系統(tǒng)、有線系統(tǒng)或者兩者的組合。當實現(xiàn)為 無線系統(tǒng)時，系統(tǒng)4000可包括適合于通過無線共享介質(zhì)（例如一個或多個天線、發(fā)射器、接 收器、收發(fā)器、放大器、濾波器、控制邏輯等)進行通信的組件和接口。無線共享介質(zhì)的一個 示例包括無線譜的部分，例如RF譜等。當實現(xiàn)為有線系統(tǒng)時，系統(tǒng)4000可包括適合于通過有 線通信介質(zhì)(例如（I/O)適配器、將I/O適配器與對應(yīng)有線通信介質(zhì)連接的物理連接器、網(wǎng)絡(luò) 接口卡(NIC)、磁盤控制器、視頻控制器、音頻控制器等)進行通信的組件和接口。有線通信 介質(zhì)的示例可包括電線、電纜、金屬引線、印刷電路板(PCB)、底板、交換結(jié)構(gòu)、半導(dǎo)體材料、 雙絞線、同軸電纜、光纖等。
[0134] 平臺4900a可建立一個或多個邏輯或物理信道以傳遞信息。信息可包括媒體信息 和控制信息。媒體信息可表示預(yù)計送往用戶的內(nèi)容的任何數(shù)據(jù)。內(nèi)容的示例可包括例如來 自語音轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)、電視會議、流播視頻、電子郵件（"email"）消息、語音郵件消息、字母數(shù) 字符號、圖形、圖像、視頻、文本等。來自語音轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)可以是例如話音信息、靜寂周期、背 景噪聲、舒適噪聲、信號音等?？刂菩畔⒖杀硎绢A(yù)計用于自動化系統(tǒng)的命令、指令或控制字 的任何數(shù)據(jù)。例如，控制信息可用于通過系統(tǒng)路由媒體信息，或者指示節(jié)點以預(yù)定方式處理 媒體信息。但是，實施例并不局限于圖13所示或所述的元件或上下文。
[0135] 如上所述，系統(tǒng)4000可按照變化物理樣式或形狀因數(shù)來實施。圖14示出其中可包 含系統(tǒng)4000的小形狀因數(shù)裝置5000的實施例。在實施例中，例如，裝置5000可實現(xiàn)為具有無 線能力的移動計算裝置。例如，移動計算裝置可指具有處理系統(tǒng)和移動電源或電力供應(yīng)、例 如一個或多個電池的任何裝置。
[0136] 如上所述，移動計算裝置的示例可包括個人計算機(PC)、膝上型計算機、超膝上型 計算機、平板、觸摸板、便攜計算機、手持計算機、掌上計算機、個人數(shù)字助理(PDA)、蜂窩電 話、組合蜂窩電話/PDA、電視機、智能裝置(例如智能電話、智能平板或者智能電視機）、移動 因特網(wǎng)裝置(MID)、消息傳遞裝置、數(shù)據(jù)通信裝置等。
[0137] 移動計算裝置的示例還可包括設(shè)置成供人佩戴的計算機，例如手腕計算機、手指 計算機、指環(huán)計算機、眼鏡計算機、皮帶夾計算機、臂章計算機、靴式計算機、服飾計算機和 其它可佩戴計算機。在實施例中，例如，移動計算裝置可實現(xiàn)為智能電話，其能夠運行計算 機應(yīng)用以及進行語音通信和/或數(shù)據(jù)通信。雖然作為舉例可采用實現(xiàn)為智能電話的移動計 算裝置來描述一些實施例，但是可理解，其他實施例也可使用其他無線移動計算裝置來實 現(xiàn)。實施例并不局限于這個上下文。
[0138] 如圖14所示，裝置5000可包括顯示器5980、導(dǎo)航控制器5920a、用戶界面5880、殼體 5905、I/O裝置5920b和天線5998。顯示器5980可包括適合于移動計算裝置的用于顯示信息 的任何適當顯示單元，并且可與圖13的顯示器4980相同或相似。導(dǎo)航控制器5920a可包括一 個或多個導(dǎo)航特征(其可用來與用戶界面5880進行交互），并且可與圖13的導(dǎo)航控制器4920 相同或相似。I/O裝置5920b可包括用于將信息輸入移動計算裝置中的任何適當I/O裝置。1/ 0裝置5920b的示例可包括字母數(shù)字鍵盤、數(shù)字鍵盤、觸摸板、輸入按鍵、按鈕、開關(guān)、搖臂開 關(guān)、話筒、喇叭、語音識別裝置和軟件等。信息也可通過話筒輸入到裝置5000中。這種信息可 由語音識別裝置來數(shù)字化。實施例并不局限于這個上下文。
[0139] 更一般來說，本文所述和所示的計算裝置的各種元件可包括各種硬件元件、軟件 元件或者兩者的組合。硬件元件的示例可包括裝置、邏輯裝置、組件、處理器、微處理器、電 路、處理器組件、電路元件(例如晶體管、電阻器、電容器、電感器等）、集成電路、專用集成電 路(ASIC)、可編程邏輯裝置(PLD)、數(shù)字信號處理器(DSP)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、存儲 器單元、邏輯門、寄存器、半導(dǎo)體器件、芯片、微芯片、芯片組等。軟件元件的示例可包括軟件 組件、程序、應(yīng)用、計算機程序、應(yīng)用程序、系統(tǒng)程序、軟件開發(fā)程序、機器程序、操作系統(tǒng)軟 件、中間件、固件、軟件模塊、例程、子例程、功能、方法、過程、軟件接口、應(yīng)用程序接口 (API)、指令集、計算代碼、計算機代碼、代碼段、計算機代碼段、字、值、符號或者它們的任何 組合。但是，確定一個實施例是否使用硬件元件和/或軟件元件來實現(xiàn)可按照任何數(shù)量的因 素而改變，例如預(yù)期計算速率、功率級、耐熱性、處理周期預(yù)算、輸入數(shù)據(jù)速率、輸出數(shù)據(jù)速 率、存儲器資源、數(shù)據(jù)總線速度以及如對于給定實現(xiàn)所預(yù)期的其他設(shè)計和性能限制。
[0140] -些實施例可使用表達"一個實施例"或"一實施例"連同其派生來描述。這些術(shù)語 表示結(jié)合該實施例所述的特定特征、結(jié)構(gòu)或特性包含在至少一個實施例中。詞語"在一個實 施例中"在說明書的各個位置的出現(xiàn)不一定全部表示同一個實施例。此外，一些實施例可使 用表達"耦合"和"連接"連同其派生來描述。這些術(shù)語不一定是要作為彼此的同義詞。例如， 一些實施例可使用術(shù)語"連接"和/或"耦合"來描述，以指示兩個或更多元件相互直接物理 或電接觸。但是，術(shù)語"親合"還可表示兩個或更多元件不是相互直接接觸，但仍然相互配合 或交互。此外，可組合來自不同實施例的方面或元件。
[0141] 要強調(diào)，提供本公開的摘要以允許讀者快速確定技術(shù)公開的性質(zhì)。要理解，它的提 供并不是要用于解釋或限制權(quán)利要求書的范圍或含意。另外，在以上詳細描述中能夠看到， 各種特征集中到單個實施例中，用于簡化本公開。公開的這種方法不是要被解釋為反映了 要求保護的實施例要求超過各權(quán)利要求中明確描述的特征的意圖。相反，如以下權(quán)利要求 書所反映，發(fā)明主題在于少于單個公開實施例的全部特征。因此，以下權(quán)利要求書結(jié)合到詳 細描述中，其中各權(quán)利要求本身代表獨立實施例。在所附權(quán)利要求書中，術(shù)語"包括"和"其 中"分別用作相應(yīng)術(shù)語"包含"和"其中"的普通英語等效體。此外，術(shù)語"第一"、"第二"、"第 三"等只用作標號，而不是意在對其對象施加數(shù)字要求。
[0142] 以上描述的是所公開架構(gòu)的示例。當然，不可能描述組件和/或方法的每一個可設(shè) 想組合，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員可知道，許多其他組合和置換是可能的。相應(yīng)地，新架構(gòu)預(yù) 計包含落入所附權(quán)利要求書的精神和范圍之內(nèi)的所有這類改變、修改和變更。本詳細公開 現(xiàn)在轉(zhuǎn)到提供與其他實施例有關(guān)的示例。下面所提供的示例不是要進行限制。
[0143] 在示例1中，執(zhí)行隨機取樣一致性(RANSAC)的裝置包括:推導(dǎo)組件，從數(shù)據(jù)集的最 小樣本集合(MSS)的集合并行地得出所建議模型的新集合的多個所建議模型；以及比較組 件，如果新集合的所建議模型比任何先前所得出的所建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集，則重新 計算在所選確定度之內(nèi)得出準確模型的所建議模型的所需量，并且基于所需量與已經(jīng)得出 的所建議模型的量的比較來確定是否得出所建議模型的另一個新集合。
[0144] 在包括示例1的主題的示例2中，該裝置可包括測試組件，以測并行地試所建議模 型的新集合的每個所建議模型與數(shù)據(jù)集的擬合度，并且測試組件可基于多少數(shù)據(jù)元素在所 選擬合閾值之內(nèi)擬合新集合的每個所建議模型來確定數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素是新集合的 每個所建議模型的一致集的內(nèi)點。
[0145] 在包括示例1-2的任一個的主題的示例3中，比較組件可基于比任何先前得出的所 建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集的新集合的所建議模型的一致集中的內(nèi)點的量來重新計算所 需量。
[0146] 在包括示例1-3的任一個的主題的示例4中，比較組件可在存儲裝置中存儲最佳地 擬合數(shù)據(jù)集的所建議模型的所有先前所得出集合的總體最佳建議模型的指定，并且該裝置 可包括選擇組件，以采用比總體最佳建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集的新集合的所建議模型的 指定來取代存儲裝置中的總體最佳建議模型的指定。
[0147] 在包括示例1-4的任一個的主題的示例5中，該裝置可包括最小樣本集合(MSS)生 成器，以便在所建議模型的新集合的推導(dǎo)之前生成MSS的集合，以實現(xiàn)所建議模型的新集合 的并行推導(dǎo)，以及與新集合的推導(dǎo)并行地生成MSS的另一個集合，為所建議模型的另一個新 集合的并行推導(dǎo)作準備。
[0148] 在包括示例1-5的任一個的主題的示例6中，MSS生成器可隨機選擇數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù) 元素，以生成MSS的集合的每個MSS和MSS的另一集合的每個MSS。
[0149] 在包括示例1-6的任一個的主題的示例7中，該裝置可包括運行MSS生成器的核心、 運行推導(dǎo)組件的至少一個其他核心以及在核心與至少一個其他核心之間傳遞MSS的集合的 高速緩存。
[0150] 在包括示例1-7的任一個的主題的示例8中，該裝置可包括核心和至少一個其他核 心。
[0151] 在包括示例1-8的任一個的主題的示例9中，至少一個其他核心可包括多個核心， 多個核心的各核心可支持執(zhí)行的至少一個線程，以及推導(dǎo)組件可經(jīng)由多個核心其中之一上 的執(zhí)行的獨立線程來得出新集合的每個所建議模型。
[0152] 在包括示例1-9的任一個的主題的示例10中，至少一個其他核心可包括具有多個 通道、支持單指令多執(zhí)行（SMD)操作的寄存器組，并且推導(dǎo)組件可在多個通道的獨立通道 中得出新集合的每個所建議模型。
[0153] 在包括示例1-10的任一個的主題的示例11中，該裝置可包括高速緩存組件，以便 將高速緩存配置成用作核心與至少一個其他核心之間的緩沖器。
[0154] 在包括示例1-11的任一個的主題的示例12中，該裝置可包括:核心和至少一個其 他核心可訪問的存儲裝置;存儲裝置中所定義并且由高速緩存至少部分所緩存的共享存儲 空間;MSS生成器，將MSS的集合和MSS的其他集合存儲在共享存儲空間中；以及推導(dǎo)組件，從 共享存儲空間來檢索MSS的集合。
[0155] 在包括示例1-12的任一個的主題的示例13中，該裝置可包括基于準確模型可視地 呈現(xiàn)圖像的顯示器或者向另一個裝置傳送與準確模型關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的接口中的至少一個。
[0156] 在示例14中，執(zhí)行隨機取樣一致性(RANSAC)的裝置包括:測試組件，并行地測試所 建議模型的新集合的多個所建議模型與數(shù)據(jù)集的擬合度；以及比較組件，如果新集合的所 建議模型比任何先前所測試的所建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集，則重新計算在所選確定度之 內(nèi)得出準確模型的所建議模型的所需量，并且基于所需量與已經(jīng)測試的所建議模型的量的 比較來確定是否測試所建議模型的另一個新集合。
[0157] 在包括示例14的主題的示例15中，該裝置可包括推導(dǎo)組件，以便從數(shù)據(jù)集的最小 樣本集合(MSS)的集合并行地得出所建議模型的新集合的每個所建議模型。
[0158] 在包括示例14-15的任一個的主題的示例16中，比較組件可在存儲裝置中存儲最 佳地擬合數(shù)據(jù)集的所建議模型的所有先前所測試集合的總體最佳建議模型的指定，并且該 裝置可包括選擇組件，以采用比總體最佳建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集的新集合的所建議模 型的指定來取代存儲裝置中的總體最佳建議模型的指定。
[0159] 在包括示例14-16的任一個的主題的示例17中，該裝置可包括最小樣本集合(MSS) 生成器，以便在所建議模型的新集合的測試之前生成MSS的集合，以實現(xiàn)所建議模型的新集 合的并行推導(dǎo)和測試，以及與新集合的測試并行地生成MSS的另一個集合，為所建議模型的 另一個新集合的并行推導(dǎo)和測試作準備。
[0160] 在包括示例14-17的任一個的主題的示例18中，MSS生成器可隨機選擇數(shù)據(jù)集的數(shù) 據(jù)元素，以生成MSS的集合的每個MSS和MSS的另一集合的每個MSS。
[0161] 在包括示例14-18的任一個的主題的示例19中，測試組件可基于多少數(shù)據(jù)元素在 所選擬合閾值之內(nèi)擬合新集合的每個所建議模型來確定數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素是新集合 的每個所建議模型的一致集的內(nèi)點，以及比較組件可基于比任何先前所測試的所建議模型 更好地擬合數(shù)據(jù)集的新集合的所建議模型的一致集中的內(nèi)點的量來重新計算所需量。
[0162] 在包括示例14-19的任一個的主題的示例20中，該裝置可包括運行比較組件的核 心、運行測試組件的至少一個其他核心以及在核心與至少一個其他核心之間傳遞所建議模 型的新集合的一致集的集合的高速緩存。
[0163] 在包括示例14-20的任一個的主題的示例21中，處理器組件可包括核心和至少一 個其他核心。
[0164] 在包括示例14-21的任一個的主題的示例22中，至少一個另一核心可包括:多個核 心，多個核心的各核心支持執(zhí)行的至少一個線程；以及測試組件，經(jīng)由多個核心其中之一上 的執(zhí)行的獨立線程來測試新集合的每個所建議模型。
[0165] 在包括示例14-22的任一個的主題的示例23中，至少一個其他核心可包括具有多 個通道、支持單指令多執(zhí)行（SMD)操作的寄存器組，并且測試組件可在多個通道的獨立通 道中測試新集合的每個所建議模型。
[0166] 在包括示例14-23的任一個的主題的示例24中，該裝置可包括高速緩存組件，以便 將高速緩存配置成用作核心與至少一個其他核心之間的緩沖器。
[0167] 在包括示例14-24的任一個的主題的示例25中，該裝置可包括:核心和至少一個其 他核心可訪問的存儲裝置;存儲裝置中所定義并且由高速緩存至少部分所緩存的共享存儲 空間；測試組件，將一致集的集合存儲在共享存儲空間中；以及比較組件，從共享存儲空間 來檢索一致集的集合。
[0168] 在包括示例14-25的任一個的主題的示例26中，該裝置可包括基于準確模型可視 地呈現(xiàn)圖像的顯示器或者向另一個裝置傳送與準確模型關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的接口中的至少一個。
[0169] 在示例27中，用于執(zhí)行隨機取樣一致性(RANSAC)的計算機實現(xiàn)方法包括從數(shù)據(jù)集 的最小樣本集合(MSS)的集合并行地得出所建議模型的新集合的多個所建議模型，在新集 合的所建議模型比任何先前所得出的所建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集時重新計算在所選確 定度之內(nèi)得出準確模型的所建議模型的所需量，并且基于所需量與已經(jīng)得出的所建議模型 的量的比較來確定是否得出所建議模型的另一個新集合。
[0170] 在包括示例27的主題的示例28中，該方法可包括基于多少數(shù)據(jù)元素在所選擬合閾 值之內(nèi)擬合新集合的每個所建議模型來確定數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素是新集合的每個所建 議模型的一致集的內(nèi)點。
[0171] 在包括示例27-28的任一個的主題的示例29中，該方法可包括基于比任何先前得 出的所建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集的新集合的所建議模型的一致集中的內(nèi)點的量來重新 計算所需量。
[0172] 在包括示例27-29的任一個的主題的示例30中，該方法可包括在得出所建議模型 的新集合之前生成MSS的集合，以實現(xiàn)所建議模型的新集合的并行推導(dǎo)，以及與得出新集合 并行地生成MSS的另一個集合，為并行得出所建議模型的另一個新集合作準備。
[0173] 在包括示例27-30的任一個的主題的示例31中，該方法可包括隨機選擇數(shù)據(jù)集的 數(shù)據(jù)元素以生成MSS的集合的每個MSS，并且隨機選擇數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)元素以生成MSS的其他 集合的每個MSS。
[0174] 包括示例27-31的任一個的主題的示例32中，該方法可包括在一個核心上生成MSS 的集合和MSS的其他集合，并且在至少一個其他核心上得出所建議模型的新集合。
[0175] 在包括示例27-32的任一個的主題的示例33中，至少一個其他核心可包括多個核 心，多個核心的各核心可支持執(zhí)行的至少一個線程，以及該方法可包括經(jīng)由多個核心其中 之一上的執(zhí)行的獨立線程來得出新集合的每個所建議模型。
[0176] 在包括示例27-33的任一個的主題的示例34中，至少一個其他核心可包括具有多 個通道、支持單指令多執(zhí)行（SMD)操作的寄存器組，并且該方法可包括在多個通道的獨立 通道中得出新集合的每個所建議模型。
[0177] 在包括示例27-34的任一個的主題的示例35中，該方法可包括將高速緩存配置成 用作核心與至少一個其他核心之間的緩沖器。
[0178] 在包括示例27-35的任一個的主題的示例36中，該方法可包括定義核心和至少一 個其他核心可訪問的存儲裝置中的共享存儲空間，將高速緩存配置成至少部分緩存共享存 儲空間，并且將MSS的集合和MSS的其他集合存儲在共享存儲空間中。
[0179] 在包括示例27-36的任一個的主題的示例37中，該方法可包括下列步驟的至少一 個:基于準確模型可視地呈現(xiàn)圖像;或者向另一個裝置傳送與準確模型關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中。
[0180] 在示例38中，至少一個機器可讀存儲介質(zhì)包括在由計算裝置運行時使該計算裝置 執(zhí)行下列步驟的指令:從數(shù)據(jù)集的最小樣本集合(MSS)的集合并行地得出所建議模型的新 集合的多個所建議模型；如果新集合的所建議模型比任何先前所得出的所建議模型更好地 擬合數(shù)據(jù)集，則重新計算在所選確定度之內(nèi)得出準確模型的所建議模型的所需量；以及基 于所需量與已經(jīng)得出的所建議模型的量的比較來確定是否得出所建議模型的另一個新集 合。
[0181]在包括示例38的主題的示例39中，可使計算裝置基于多少數(shù)據(jù)元素在所選擬合閾 值之內(nèi)擬合新集合的每個所建議模型來確定數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素是新集合的每個所建 議模型的一致集的內(nèi)點。
[0182] 在包括示例38-39的任一個的主題的示例40中，可使計算裝置基于比任何先前得 出的所建議模型更好地擬合數(shù)據(jù)集的新集合的所建議模型的一致集中的內(nèi)點的量來重新 計算所需量。
[0183] 在包括示例38-40的任一個的主題的示例41中，可使計算裝置在得出所建議模型 的新集合之前生成MSS的集合，以實現(xiàn)所建議模型的新集合的并行推導(dǎo)，以及與得出新集合 并行地生成MSS的另一個集合，為并行得出所建議模型的另一個新集合作準備。
[0184] 在包括示例38-41的任一個的主題的示例42中，可使計算裝置隨機選擇數(shù)據(jù)集的 數(shù)據(jù)元素以生成MSS的集合的每個MSS，并且隨機選擇數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)元素以生成MSS的其他 集合的每個MSS。
[0185] 包括示例38-42的任一個的主題的示例43中，可使計算裝置在計算裝置的一個核 心上生成MSS的集合和MSS的其他集合，并且在計算裝置的至少一個其他核心上得出所建議 模型的新集合。
[0186] 在包括示例38-43的任一個的主題的示例44中，至少一個其他核心可包括多個核 心，多個核心的各核心可支持執(zhí)行的至少一個線程，以及可使計算裝置經(jīng)由多個核心其中 之一上的執(zhí)行的獨立線程來得出新集合的每個所建議模型。
[0187] 在包括示例38-44的任一個的主題的示例45中，至少一個其他核心可包括具有多 個通道、支持單指令多執(zhí)行（SMD)操作的寄存器組，并且可使計算裝置在多個通道的獨立 通道中得出新集合的每個所建議模型。
[0188] 在包括示例38-45的任一個的主題的示例46中，可使計算裝置將計算裝置的高速 緩存配置成用作核心與至少一個其他核心之間的緩沖器。
[0189] 在包括示例38-46的任一個的主題的示例47中，可使計算裝置定義核心和至少一 個其他核心可訪問的存儲裝置中的共享存儲空間，將高速緩存配置成至少部分緩存共享存 儲空間，并且將MSS的集合和MSS的其他集合存儲在共享存儲空間中。
[0190]在包括示例38-47的任一個的主題的示例48中，可使計算裝置向另一個裝置傳送 與準確模型關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。
[0191] 在示例49中，至少一個機器可讀存儲介質(zhì)可包括指令，其在由計算裝置運行時使 計算裝置執(zhí)行上述步驟的任一個。
[0192] 在示例50中，執(zhí)行隨機取樣一致性(RANSAC)的裝置可包括用于執(zhí)行以上所述的任 一個的部件。
【主權(quán)項】
1. 一種執(zhí)行隨機取樣一致性(RANSAC)的裝置，包括： 推導(dǎo)組件，用于從數(shù)據(jù)集的最小樣本集合(MSS)的第一集合并行地得出所建議模型的 第一集合；以及 比較組件，用于： 在所建議模型的所述第一集合的所建議模型比所建議模型的所述第一集合的推導(dǎo)之 前所得出的任何所建議模型更好地擬合所述數(shù)據(jù)集時重新計算在所選確定度之內(nèi)得出準 確模型的所建議模型的所需量;以及 在所建議模型的所述第一集合的推導(dǎo)之后基于所述所需量與先前所得出的所建議模 型的量的比較來確定是否得出所建議模型的第二集合，其中先前所得出的所建議模型的所 述量包括所建議模型的所述第一集合。2. 如權(quán)利要求1所述的裝置，包括測試組件，以便并行地確定所建議模型的所述第一集 合的每個所建議模型與所述數(shù)據(jù)集的擬合度，所述擬合度基于所述數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素 在所選擬合閾值之內(nèi)擬合所建議模型的所述第一集合的每個所建議模型。3. 如權(quán)利要求1所述的裝置，所述比較組件在存儲裝置中存儲在最佳地擬合所述數(shù)據(jù) 集的所建議模型的所述第一集合的推導(dǎo)之前所得出的任何所建議模型的總體最佳建議模 型的指定，所述裝置包括選擇組件，以便采用比所述總體最佳建議模型更好地擬合所述數(shù) 據(jù)集的所建議模型的所述第一集合的所建議模型的指定來取代所述存儲裝置中的所述總 體最佳建議模型的所述指定。4. 如權(quán)利要求1所述的裝置，包括最小樣本集合(MSS)生成器，以便生成MSS的所述第一 集合以使能所建議模型的所述第一集合的推導(dǎo)，并且與所建議模型的所述第一集合的推導(dǎo) 并行地生成MSS的所述第二集合以使能所建議模型的所述第二集合的推導(dǎo)。5. 如權(quán)利要求4所述的裝置，所述MSS生成器隨機選擇所述數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)元素，以生成 MSS的所述第一集合的每個MSS和MSS的所述第二集合的每個MSS。6. 如權(quán)利要求4所述的裝置，包括： 核心，用于運行所述MSS生成器； 至少一個其他核心，用于運行所述推導(dǎo)組件；以及 高速緩存，用于在所述核心與所述至少一個其他核心之間傳遞MSS的所述第一集合。7. 如權(quán)利要求6所述的裝置，包括高速緩存組件，以便將所述高速緩存配置成用作所述 核心與所述至少一個其他核心之間的緩沖器。8. 如權(quán)利要求6所述的裝置，包括： 所述核心和所述至少一個其他核心可訪問的存儲裝置；以及 共享存儲空間，其在所述存儲裝置中所定義并且由所述高速緩存至少部分所緩存，所 述MSS生成器將MSS的所述第一集合和MSS的所述第二集合存儲在所述共享存儲空間中，以 及所述推導(dǎo)組件從所述共享存儲空間來檢索MSS的所述第一集合。9. 如權(quán)利要求1所述的裝置，包括基于所述準確模型可視地呈現(xiàn)圖像的顯示器或者向 另一個裝置傳送與所述準確模型關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的接口中的至少一個。10. -種執(zhí)行隨機取樣一致性(RANSAC)的裝置，包括： 測試組件，用于并行地測試所建議模型的第一集合的多個所建議模型與數(shù)據(jù)集的擬合 度；以及 比較組件，用于： 在所建議模型的所述第一集合的所建議模型比所建議模型的所述第一集合的測試之 前所測試的任何所建議模型更好地擬合所述數(shù)據(jù)集時重新計算在所選確定度之內(nèi)得出準 確模型的所建議模型的所需量;以及 在所建議模型的所述第一集合的測試之后基于所述所需量與先前所測試的所建議模 型的量的比較來確定是否測試所建議模型的第二集合，其中先前所測試的所建議模型的所 述量包括所建議模型的所述第一集合。11. 如權(quán)利要求10所述的裝置，包括推導(dǎo)組件，以從所述數(shù)據(jù)集的最小樣本集合(MSS) 的第一集合并行地得出所建議模型的所述第一集合的每個所建議模型。12. 如權(quán)利要求10所述的裝置，所述測試組件并行地確定所建議模型的所述第一集合 的每個所建議模型與所述數(shù)據(jù)集的擬合度，所述擬合度基于所述數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素在 所選擬合閾值之內(nèi)擬合所建議模型的所述第一集合的每個所建議模型被視為一致集的內(nèi) 點，以及所述比較組件基于具有比所建議模型的所述第一集合的測試之前所測試的任何所 建議模型要大的擬合度的所述第一集合的所建議模型來重新計算所述所需量。13. 如權(quán)利要求12所述的裝置，包括： 核心，用于運行所述比較組件； 至少一個其他核心，用于運行所述測試組件；以及 高速緩存，用于在所述核心與所述至少一個其他核心之間傳遞所建議模型的所述第一 集合的一致集的集合。14. 如權(quán)利要求13所述的裝置，包括處理器組件，其包括所述核心和所述至少一個其他 核心。15. 如權(quán)利要求13所述的裝置，所述至少一個其他核心包括：多個核心，所述多個核心 的各核心支持執(zhí)行的至少一個線程；以及所述測試組件，其經(jīng)由所述多個核心其中之一上 的執(zhí)行的獨立線程來測試所建議模型的所述第一集合的每個所建議模型。16. 如權(quán)利要求13所述的裝置，所述至少一個其他核心包括:具有多個通道、支持單指 令多執(zhí)行（SMD)操作的寄存器組；以及所述測試組件，其在所述多個通道的獨立通道中測 試所建議模型的所述第一集合的每個所建議模型。17. 如權(quán)利要求10所述的裝置，包括基于所述準確模型可視地呈現(xiàn)圖像的顯示器或者 向另一個裝置傳送與所述準確模型關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的接口中的至少一個。18. -種用于執(zhí)行隨機取樣一致性(RANSAC)的計算機實現(xiàn)方法，包括： 從數(shù)據(jù)集的最小樣本集合(MSS)的集合并行地得出所建議模型的第一集合； 在所建議模型的所述第一集合的所建議模型比所建議模型的所述第一集合的推導(dǎo)之 前所得出的任何所建議模型更好地擬合所述數(shù)據(jù)集時重新計算在所選確定度之內(nèi)得出準 確模型的所建議模型的所需量;以及 在所建議模型的所述第一集合的推導(dǎo)之后基于所述所需量與先前所得出的所建議模 型的量的比較來確定是否得出所建議模型的第二集合，其中先前所得出的所建議模型的所 述量包括所建議模型的所述第一集合。19. 如權(quán)利要求18所述的計算機實現(xiàn)方法，包括基于所述數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素在所 選擬合閾值之內(nèi)擬合所述第一集合的每個所建議模型來確定所述數(shù)據(jù)集的多少數(shù)據(jù)元素 是所述第一集合的每個所建議模型的一致集的內(nèi)點。20. 如權(quán)利要求19所述的計算機實現(xiàn)方法，包括基于所建議模型的所述第一集合的所 建議模型的一致集中的內(nèi)點的量超過所建議模型的所述第一集合的推導(dǎo)之前所得出的任 何所建議模型的一致中的內(nèi)點的量來重新計算所述所需量。21. 如權(quán)利要求18所述的計算機實現(xiàn)方法，包括： 在實現(xiàn)所建議模型的所述第一集合的推導(dǎo)之前生成MSS的所述第一集合；以及 與得出所建議模型的所述第一集合并行地生成MSS的第二集合以使能所建議模型的所 述第二集合的推導(dǎo)。22. 如權(quán)利要求21所述的計算機實現(xiàn)方法，包括： 隨機選擇所述數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)元素，以生成MSS的所述第一集合的每個MSS;以及 隨機選擇所述數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)元素，以生成MSS的所述第二集合的每個MSS。23. 如權(quán)利要求21所述的計算機實現(xiàn)方法，包括： 在一個核心上生成MSS的所述第一集合和MSS的所述第二集合；以及 在至少一個其他核心上得出所建議模型的所述第一集合。24. 如權(quán)利要求18所述的計算機實現(xiàn)方法，包括下列的至少一個:基于所述準確模型可 視地呈現(xiàn)圖像;或者向另一個裝置傳送與所述準確模型關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。25. 包括指令的至少一個機器可讀存儲介質(zhì)，所述指令在由處理器組件運行時使所述 處理器組件執(zhí)行如權(quán)利要求18-24中的任一項所述的方法。
【文檔編號】G06F17/50GK106030583SQ201480076486
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2014年3月27日
【發(fā)明人】L.楊, Q.李, B.王, X.徐, B.牛
【申請人】英特爾公司