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公开(公告)号：CN105184220A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510469274.X
申请日：2015-08-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于GPU的交替霍夫森林实时目标跟踪方法。1)依据待测试的视频序列，提取训练样本集；2)设定交替霍夫森林中随机树数量和森林最大深度；3)对训练样本赋予不同权值；4)初始化每棵随机树的根节点；5)构建交替霍夫森林；6)在节点分裂时采用分裂策略；7)将交替霍夫森林拷入GPU的纹理内存中；8)手工确定视频中第一帧图像的目标区域和中心，并设定搜索半径；9)在GPU中利用构建好的交替霍夫森林对后续帧进行检测，得到关于目标中心位置的置信图；10)将置信图拷入CPU内存中；11)利用置信图并结合上一帧图像的目标区域和中心确定当前帧中目标的位置；12)重复步骤9和10，直到完成对视频序列中所有帧的目标跟踪。
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公开(公告)号：CN105184220B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201510469274.X
申请日：2015-08-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于GPU的交替霍夫森林实时目标跟踪方法。1)依据待测试的视频序列，提取训练样本集；2)设定交替霍夫森林中随机树数量和森林最大深度；3)对训练样本赋予不同权值；4)初始化每棵随机树的根节点；5)构建交替霍夫森林；6)在节点分裂时采用分裂策略；7)将交替霍夫森林拷入GPU的纹理内存中；8)手工确定视频中第一帧图像的目标区域和中心，并设定搜索半径；9)在GPU中利用构建好的交替霍夫森林对后续帧进行检测，得到关于目标中心位置的置信图；10)将置信图拷入CPU内存中；11)利用置信图并结合上一帧图像的目标区域和中心确定当前帧中目标的位置；12)重复步骤9和10，直到完成对视频序列中所有帧的目标跟踪。
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