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基于EMD的目标跟踪算法研究与实现

作　者: 赵楠楠
导　师: 李培华
学　校: 黑龙江大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 目标跟踪 EMD 相似性变换 仿射变换 偏微分方程 GPU
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


目标跟踪技术是计算机视觉领域中的热门课题之一，目前该技术已广泛应用于民用、军用和工程等各个领域，本文主要研究基于EMD（Earth Mover’s Distance）的目标跟踪算法研究与实现。论文首先提出基于EMD的相似性变换和仿射变换跟踪方法，该算法是对DEMD（Differential EMD）跟踪算法进行的改进算法。原始的DEMD跟踪算法将目标建模成直立的椭圆，仅粗略定位目标所在的位置不能准确跟踪具有相似性变换或仿射变换的目标。本文提出的算法首先根据相似性或仿射变换矩阵建模目标，然后通过优化代价函数估计候选目标模型的相似性变换和仿射变换参数，从而实现跟踪具有相似性变换和仿射变换目标的目的。该算法主要适用于跟踪发生简单几何形变（如平移、旋转、尺度和错切等）的目标。若目标具有复杂形状或目标形状发生复杂形变时，简单的几何图形已不能准确表达目标，为了进一步跟踪具有复杂形变或复杂形状的目标，论文提出基于EMD的偏微分方程跟踪方法。算法首先建模目标的区域泛函，最优化区域泛函得到相应的偏微分方程，然后求解偏微分方程得到最终的目标轮廓。论文提出的算法与传统的基于Bhattacharry距离的偏微分跟踪算法相比，具有对光照变化不敏感，允许部分匹配等特点。论文同时比较了在相同跟踪框架下，采用两种不同特征进行跟踪的结果（SIFT特征和颜色特征）。一个完善的视频跟踪系统必须能实时准确地跟踪目标才具有现实意义，基于EMD的偏微分跟踪算法虽跟踪效果很好，但计算EMD模型和偏微分方程均非常耗时，为了满足跟踪算法的实时性，本文提出了基于GPU的并行EMD偏微分方程跟踪算法。算法对比较耗时两个部分（计算EMD和求解偏微分方程）使用GPU进行加速，实验结果表明跟踪时间大幅降低。

全文目录


中文摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章 绪论  8-16
  1.1 课题研究的目的和意义  8-9
  1.2 国内外研究现状和发展趋势  9-14
    1.2.1 目标跟踪问题国内外研究现状  9-12
    1.2.2 EMD 模型及 GPU 国内外研究现状和发展趋势  12-14
  1.3 本文研究的主要内容  14-16
第2章 EMD 模型及单纯形算法求解 EMD  16-26
  2.1 引言  16
  2.2 EMD 模型概述  16-18
  2.3 单纯形算法  18-25
    2.3.1 基本可行解的转换  18-20
    2.3.2 单纯形表格  20-23
    2.3.3 两阶段法  23-25
  2.4 本章小结  25-26
第3章 基于 EMD 的相似性变换和仿射变换跟踪  26-40
  3.1 引言  26
  3.2 仿射变换和相似性变换基础知识  26-28
  3.3 基于 EMD 的相似性变换目标跟踪  28-32
    3.3.1 目标概率密度模型建模  28-29
    3.3.2 平移向量及旋转角估计  29-31
    3.3.3 基于 EMD 的相似性目标跟踪算法  31-32
  3.4 基于 EMD 的仿射变换目标跟踪  32-36
    3.4.1 目标概率密度模型建模  32-33
    3.4.2 仿射变换参数估计  33-35
    3.4.3 基于 EMD 的仿射变换目标跟踪算法  35-36
  3.5 实验结果  36-39
    3.5.1 相似性变换实验结果  36-37
    3.5.2 仿射变换实验结果  37-39
  3.6 本章小结  39-40
第4章 基于 EMD 的偏微分方程跟踪  40-53
  4.1 引言  40
  4.2 目标特征选择  40-44
    4.2.1 SIFT 特征  41-43
    4.2.2 SIFT 特征 PCA 降维  43-44
  4.3 基于 EMD 的区域泛函建模及区域泛函最优化  44-49
    4.3.1 基于 EMD 的区域泛函建模  44-46
    4.3.2 区域泛函间 EMD 距离求解  46-47
    4.3.3 区域泛函对应的偏微分方程推导  47-48
    4.3.4 水平集算法求解偏微分方程  48-49
  4.4 基于 EMD 的偏微分方程跟踪算法  49
  4.5 实验结果  49-52
  4.6 本章小结  52-53
第5章 基于 GPU 的并行 EMD 偏微分方程跟踪  53-67
  5.1 引言  53
  5.2 CUDA 编程模型  53-57
    5.2.1 主机与设备  54-55
    5.2.2 Kernel 函数的定义与调用  55-56
    5.2.3 线程结构  56-57
  5.3 并行 EMD 偏微分方程跟踪方法  57-64
    5.3.1 并行单纯形算法求解 EMD  57-59
    5.3.2 并行水平集算法求解偏微分方程  59-62
    5.3.3 并行重新初始化算法  62-64
  5.4 实验结果  64-66
  5.5 本章小结  66-67
结论  67-68
参考文献  68-75
致谢  75-76
攻读学位期间发表的学术论文  76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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