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基于CUDA的霍夫森林目标跟踪算法研究

陈为宜  
【摘要】:目标跟踪技术因其在军事、民用等领域广泛的应用前景,一直是计算机视觉领域热门的研究方向之一。但由于现实环境的复杂性,跟踪过程中目标往往容易受到光照变化、外观变化、姿态变化、部分或全部遮挡等因素的影响,这都给跟踪技术的发展带来了极大的困难。 本文结合随机森林近几年在计算机视觉领域的广泛应用,从多特征融合、CUDA编程技术研究入手,与随机森林算法理论相结合,提出了基于弱分类器响应的霍夫森林跟踪算法,提高了传统随机森林的鲁棒性和准确性。本文完成的主要工作和贡献有: 一、提出一种基于弱分类器响应的霍夫森林跟踪算法。该算法采用了LBP特征,LBP特征是一种可以用来表征纹理信息的特征描述算子,在现实世界中,很多图片的纹理信息是非常重要的;并且在霍夫森林的训练阶段,设计并提出了一种新的分裂策略,在原始的霍夫森林训练阶段,原有决策函数只随机选取两个点所在位置的像素值进行比较,这样代表的信息是不够的,所以考虑使用能够表达更多信息的Harr-like特征响应值来代替,这样能获得所选取点邻域附近更多的信息。 二、实现了基于CUDA的霍夫森林跟踪算法。通过利用CUDA并行编程技术来构建霍夫森林,实验结果表明,CUDA技术有效地提高了训练森林的速度,达到了较高的加速比。 将本文提出的基于CUDA的霍夫森林目标跟踪算法应用于单目标跟踪,采用通用公开的单目标跟踪测试集进行测试,并与近几年提出的效果较好、比较有代表性的五种单目标跟踪算法(Frag、 MIL、 IVT、PN、VTD)进行对比,实验表明本文提出的算法在平均中心位置误差上优于其他五种算法,能实现准确鲁棒地跟踪目标。


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