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基于CUDA的粒子滤波并行算法研究

作　者: 向杰
导　师: 孙伟平
学　校: 华中科技大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 视觉跟踪 统一计算设备结构 粒子滤波 并行运算 协方差矩阵
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 82次
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内容摘要


作为计算机视觉的核心内容,视觉跟踪在智能视频监控,机器人视觉,人机交互,人工智能等领域有重大应用价值,成为研究的热点。NVIDIA公司推出的CUDA平台可以启动大量的线程并行工作,提高算法运行速度,同样被广泛应用于图像处理,视频播放,信号处理,人工智能等领域。相比其他视觉跟踪算法,粒子滤波算法对复杂场景具备更好的鲁棒性,但很难满足实时性要求。因此,基于CUDA平台实现粒子滤波并行算法以提高算法执行效率,同时研究运动目标表观模型以提高跟踪的准确性,是十分必要的。在分析粒子滤波理论的基础上,实现了基于颜色模型的粒子滤波算法,分析了不同的预测策略和颜色空间对算法准确性的影响。实验证明基于颜色信息的粒子滤波算法跟踪准确,但计算复杂度高,且具有一定局限性。针对粒子滤波算法计算复杂度高的问题,充分利用CUDA并行运算性能,分析了粒子滤波算法的并行性,实现了基于CUDA的粒子滤波并行算法,有效加快算法运行速度,实验证明该算法可以有效加速2.5倍。针对基于颜色信息粒子滤波跟踪算法局限性,引入一种特征描述符—协方差矩阵,设计并实现了基于协方差矩阵的粒子滤波并行算法,实验表明该算法比基于颜色信息的粒子滤波算法更具有鲁棒性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-14
  1.1 研究目的及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-12
  1.3 论文主要工作  12-14
2 粒子滤波跟踪算法  14-29
  2.1 粒子滤波的理论基础  14-18
  2.2 基于颜色信息的粒子滤波算法实现  18-22
  2.3 实验结果与分析  22-27
  2.4 本章小结  27-29
3 基于CUDA 粒子滤波跟踪算法并行实现研究  29-45
  3.1 CUDA 运算平台  29-32
  3.2 粒子滤波算法并行性分析及实现  32-36
  3.3 实验结果与分析  36-44
  3.4 本章小结  44-45
4 基于协方差矩阵的粒子滤波算法及其在CUDA 上实现  45-58
  4.1 协方差矩阵  45-48
  4.2 基于协方差矩阵的粒子滤波算法  48-50
  4.3 基于协方差矩阵的粒子滤波算法在CUDA 上的实现  50-53
  4.4 实验结果与分析  53-57
  4.5 本章小结  57-58
5 总结与展望  58-60
  5.1 本文工作总结  58
  5.2 进一步的研究工作  58-60
致谢  60-61
参考文献  61-66
攻读硕士学位期间发表的论文  66

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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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