informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-138Research ArticleОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВSIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITIONРЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ОТСЛЕЖИВАНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ CUDAIMPLEMENTATION OF OBJECT TRACKING ALGORITHMS ON THE BASIS OF CUDA TECHNOLOGYЗалесскийБ. А.ZaleskyB. A.face@neicon.ruСерединЭ. Н.SeredinE. N.eduard.seredin@tut.byОбъединенный институт проблем информатики НАН БеларусиBelarus201404102016017784Copyright © Залесский Б.А., Середин Э.Н., 20162016Залесский Б.А., Середин Э.Н.Zalesky B.A., Seredin E.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/138

Предлагаются быстрые версии корреляционных алгоритмов отслеживания объектов на ви-деопоследовательностях, снятых нестабилизированной камерой. Алгоритмы предназначаются для реализации на CUDA. Они основываются на сравнении корреляции области изображения, содержа-щей объект интереса, с соответствующими ей по размеру областями текущего кадра видеопосле-довательности вместе с анализом межкадровой информации. Применение технологии программиро-вания видеокарты CUDA позволило добиться выполнения алгоритмов в режиме реального времени. Для повышения точности и устойчивости предложенных версий алгоритмов используется робаст-ная версия фильтра Калмана. Показывается работоспособность предложенных версий даже в слу-чае видеопоследовательностей, снятых нестабилизированной камерой.

A fast version of correlation algorithm to track objects on video-sequences made by a nonstabilized camcorder is presented. The algorithm is based on comparison of local correlations of the object image and regions of video-frames. The algorithm is implemented in programming technology CUDA. Application of CUDA allowed to attain real time execution of the algorithm. To improve its precision and stability, a robust version of the Kalman filter has been incorporated into the flowchart. Tests showed applicability of the algorithm to practical object tracking.

ReferencesYilmaz, A. Object tracking: A survey / A. Yilmaz, O. Javed, M. Shah // ACM Computing Surveys. – 2006. – Vol. 38, № 4.Yilmaz, A. Object tracking: A survey / A. Yilmaz, O. Javed, M. Shah // ACM Computing Surveys. – 2006. – Vol. 38, № 4.Marimon, D. Orientation histogram-based matching for region tracking / D. Marimon, T. Ebrahimi // Proc. 8th Int. Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services WIAMIS. – Santorini, 2007. – P. 8–12.Marimon, D. Orientation histogram-based matching for region tracking / D. Marimon, T. Ebrahimi // Proc. 8th Int. Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services WIAMIS. – Santorini, 2007. – P. 8–12.Lowe, D. Object recognition from local scale invariant features / D. Lowe // Proc. Int. Conf. on Computer Vision ICCV. – Corfu, 1999. – P. 1150–1157.Lowe, D. Object recognition from local scale invariant features / D. Lowe // Proc. Int. Conf. on Computer Vision ICCV. – Corfu, 1999. – P. 1150–1157.Bay, H. Surf: Speeded up robust features / H. Bay, T. Tuytelaars, L. Van Gool // Proc. 9th Europ. Proc. 8th Int. on Computer Vision ECCV. – Graz, 2006. – P. 404–417.Bay, H. Surf: Speeded up robust features / H. Bay, T. Tuytelaars, L. Van Gool // Proc. 9th Europ. Proc. 8th Int. on Computer Vision ECCV. – Graz, 2006. – P. 404–417.Altmann, J. A Fast Correlation Method for Scale-and Translation-Invariant Pattern Recognition / J. Altmann, H.J. Reitböck // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1984. – Vol. 6, № 1. – P. 46–57.Altmann, J. A Fast Correlation Method for Scale-and Translation-Invariant Pattern Recognition / J. Altmann, H.J. Reitböck // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1984. – Vol. 6, № 1. – P. 46–57.Object Tracking by Particle Filtering Techniques in Video Sequences / L. Mihaylova [et al.] // Advances and Challenges in Multisensor Data and Information. NATO Security Through Science Series. – Netherlands : IOS Press, 2007. – P. 260–268.Object Tracking by Particle Filtering Techniques in Video Sequences / L. Mihaylova [et al.] // Advances and Challenges in Multisensor Data and Information. NATO Security Through Science Series. – Netherlands : IOS Press, 2007. – P. 260–268.Simon. D. Optimal State Estimation. Kalman, H∞, and Nonlinear Approaches / D. Simon. – New Jersey : John Wiley & Sons, 2006. – 526 p.Simon. D. Optimal State Estimation. Kalman, H∞, and Nonlinear Approaches / D. Simon. – New Jersey : John Wiley & Sons, 2006. – 526 p.Сандерс, Дж. Технология CUDA в примерах: введение в программирование графических процессоров / Дж. Сандерс, Э. Кэндрот. – М. : ДМК Пресс, 2011. – 232 с.Сандерс, Дж. Технология CUDA в примерах: введение в программирование графических процессоров / Дж. Сандерс, Э. Кэндрот. – М. : ДМК Пресс, 2011. – 232 с.Боресков, А.В. Основы работы с технологией CUDA / А.В. Боресков, А.А. Харламов. – М. : ДМК Пресс, 2010. – 232 с.Боресков, А.В. Основы работы с технологией CUDA / А.В. Боресков, А.А. Харламов. – М. : ДМК Пресс, 2010. – 232 с.Zalesky, B.A. Scale invariant algorithm to match regions on aero and satellite images /B.A. Zalesky, P.V. Lukashevich // Proc. 11th Int. Conf. on Pattern recognition and information processing PRIP 2011. – Minsk, 2011. – P. 25–31.Zalesky, B.A. Scale invariant algorithm to match regions on aero and satellite images /B.A. Zalesky, P.V. Lukashevich // Proc. 11th Int. Conf. on Pattern recognition and information processing PRIP 2011. – Minsk, 2011. – P. 25–31.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.