本文選題：目標(biāo)跟蹤 + 跟蹤模型　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)》2016年11期

【摘要】：目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方向,近年來(lái)學(xué)者提出了眾多優(yōu)秀的目標(biāo)跟蹤算法,但許多算法的低實(shí)時(shí)性制約了其在應(yīng)用場(chǎng)景中的有效性。針對(duì)這些算法,提出了一個(gè)通用的跟蹤模型,并針對(duì)此模型提出了一個(gè)可行的并行優(yōu)化方案。之后使用SCM算法驗(yàn)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(yùn)行速度快了約30倍,這說(shuō)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(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;解放軍總醫(yī)院醫(yī)學(xué)信息情報(bào)所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61170287,61232016)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2046901