Preview

Информатика

Расширенный поиск

РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ОТСЛЕЖИВАНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ CUDA

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторах

Б. А. Залесский
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Э. Н. Середин
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Список литературы

1. Yilmaz, A. Object tracking: A survey / A. Yilmaz, O. Javed, M. Shah // ACM Computing Surveys. – 2006. – Vol. 38, № 4.

2. 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.

3. Lowe, D. Object recognition from local scale invariant features / D. Lowe // Proc. Int. Conf. on Computer Vision ICCV. – Corfu, 1999. – P. 1150–1157.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. Simon. D. Optimal State Estimation. Kalman, H∞, and Nonlinear Approaches / D. Simon. – New Jersey : John Wiley & Sons, 2006. – 526 p.

8. Сандерс, Дж. Технология CUDA в примерах: введение в программирование графических процессоров / Дж. Сандерс, Э. Кэндрот. – М. : ДМК Пресс, 2011. – 232 с.

9. Боресков, А.В. Основы работы с технологией CUDA / А.В. Боресков, А.А. Харламов. – М. : ДМК Пресс, 2010. – 232 с.

10. 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.


Для цитирования:


Залесский Б.А., Середин Э.Н. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ОТСЛЕЖИВАНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ CUDA. Информатика. 2014;(1):77-84.

For citation:


Zalesky B.A., Seredin E.N. IMPLEMENTATION OF OBJECT TRACKING ALGORITHMS ON THE BASIS OF CUDA TECHNOLOGY. Informatics. 2014;(1):77-84. (In Russ.)

Просмотров: 273


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)