發(fā)布時間：2018-06-21 03:02

  本文選題：目標跟蹤 + 跟蹤模型��； 參考：《計算機工程與科學》2016年11期

【摘要】：目標跟蹤是計算機視覺領域一個重要的研究方向,近年來學者提出了眾多優(yōu)秀的目標跟蹤算法,但許多算法的低實時性制約了其在應用場景中的有效性。針對這些算法,提出了一個通用的跟蹤模型,并針對此模型提出了一個可行的并行優(yōu)化方案。之后使用SCM算法驗證了所提出的并行優(yōu)化方案。在四核CPU的環(huán)境下,并行后的SCM算法相比于未并行的算法取得了3.48倍的并行加速比,并且比原算法Matlab+C程序的運行速度快了約30倍,這說明了所提出的并行優(yōu)化方案的有效性。
[Abstract]:Target tracking is an important research direction in the field of computer vision. In recent years, many excellent target tracking algorithms have been proposed, but the low real-time performance of many algorithms restricts their effectiveness in application scenarios. For these algorithms, a general tracking model is proposed, and a feasible parallel optimization scheme is proposed for this model. Then SCM algorithm is used to verify the proposed parallel optimization scheme. In the environment of four-core CPU, the parallel SCM algorithm achieves a parallel speedup of 3.48 times compared with the non-parallel algorithm, and the running speed of the original Matlab C program is about 30 times faster than that of the original algorithm, which shows the effectiveness of the proposed parallel optimization scheme.
【作者單位】： 國防科學技術大學計算機學院;解放軍總醫(yī)院醫(yī)學信息情報所;
【基金】：國家自然科學基金(61170287,61232016)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2046901