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基于CUDA的霍夫森林目标跟踪算法研究

作　者: 陈为宜
导　师: 李翠华
学　校: 厦门大学
专　业: 计算机技术
关键词: 霍夫森林 目标跟踪 CUDA
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 6次
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内容摘要


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。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-12
第一章 绪论  12-20
  1.1 研究背景及意义  12-13
  1.2 国内外研究现状  13-16
    1.2.1 目标跟踪国内外研究现状  14-16
    1.2.2 GPGPU技术国内外研究现状  16
  1.3 论文研究内容  16-20
    1.3.1 论文主要工作与贡献  17
    1.3.2 论文结构安排  17-20
第二章 随机森林理论  20-34
  2.1 决策树算法  20-24
    2.1.1 决策树  20-21
    2.1.2 决策树属性的选择  21-22
    2.1.3 决策树的构建  22-23
    2.1.4 决策树剪枝策略  23-24
  2.2 随机森林算法  24-31
    2.2.1 随机森林训练算法  24-30
    2.2.2 随机森林投票  30
    2.2.3 极端随机森林  30-31
  2.3 随机森林优势  31
  2.4 随机森林在计算机视觉领域的应用  31-32
  2.5 本章小结  32-34
第三章 基于弱分类器响应的霍夫森林跟踪算法  34-72
  3.1 特征描述  35-39
    3.1.1 Lab颜色空间  35
    3.1.2 HOG特征  35-38
    3.1.3 LBP特征  38-39
  3.2 霍夫森林算法  39-42
    3.2.1 构建霍夫森林  40-41
    3.2.2 使用霍夫森林进行目标检测  41-42
  3.3 基于弱分类器响应的决策树分裂策略  42-44
  3.4 基于检测的跟踪方法  44-46
  3.5 实验结果与分析  46-69
    3.5.1 实验环境  46-47
    3.5.2 评价标准  47-48
    3.5.3 与传统霍夫森林跟踪算法对比  48-58
    3.5.4 与主流跟踪算法对比  58-69
  3.6 本章小结  69-72
第四章 基于CUDA的霍夫森林算法  72-86
  4.1 CUDA编程模型  72-77
    4.1.1 主机和设备  72-74
    4.1.2 线程层次结构  74
    4.1.3 CUDA硬件架构  74-75
    4.1.4 存储器层次结构  75-77
  4.2 CUDA并行程序优化  77-78
  4.3 基于CUDA的霍夫森林算法  78-84
    4.3.1 基于CUDA的HOG特征提取实现  79-82
    4.3.2 基于CUDA的split函数实现  82-84
  4.4 本章小结  84-86
第五章 总结与展望  86-88
  5.1 总结  86
  5.2 展望  86-88
参考文献  88-92
攻读硕士学位期间发表论文及科研情况  92-94
致谢  94

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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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