文献类型：期刊文章

作　　者：李培华[1]

机构地区：[1]黑龙江大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150080

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(60673110;60973080);黑龙江省普通高等学校新世纪优秀人才计划(1153-NCET-002);人事部留学归国人员择优项目资助~~

年　　份：2009

卷　　号：32

期　　号：12

起止页码：2454-2463

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20100612694286)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统的基于直方图的粒子滤波器算法常常需要在准确表达颜色分布和计算效率之间做出妥协,从而影响跟踪算法的性能甚至导致跟踪算法失败.针对这一问题,文中提出一种新颖的基于颜色信息的粒子滤波器跟踪算法.该算法采用自适应剖分颜色空间的概率模型,能够用较少的子空间准确地表达目标的颜色分布.文中进一步提出一种推广的积分图像,通过在该积分图像上进行数组索引操作得到每一个子空间的像素数目、均值向量和协方差矩阵,从而能够快速地计算出颜色模型.然而在CPU上计算积分图像十分耗时,为此文中提出一种基于GPU的并行算法快速计算积分图像.该并行算法在显卡的GPU上创建3个线程网格,分别顺序执行3个Kernel函数,依次完成创建原始积分图像以及对它的行和列执行前缀求和算法的任务.同传统的基于直方图的粒子滤波器算法相比,新算法每帧平均跟踪时间显著减少,同时跟踪准确性和鲁棒性都有较大提高.

关 键 词：目标跟踪 粒子滤波器 颜色模型  积分图像 并行算法  

分 类 号：TP391]