Research on Visual Tracking via Hough Forests Based on CUDA

摘要

目标跟踪技术因其在军事、民用等领域广泛的应用前景，一直是计算机视觉领域热门的研究方向之一。但由于现实环境的复杂性，跟踪过程中目标往往容易受到光照变化、外观变化、姿态变化、部分或全部遮挡等因素的影响，这都给跟踪技术的发展带来了极大的困难。 本文结合随机森林近几年在计算机视觉领域的广泛应用，从多特征融合、CUDA编程技术研究入手，与随机森林算法理论相结合，提出了基于弱分类器响应的霍夫森林跟踪算法，提高了传统随机森林的鲁棒性和准确性。本文完成的主要工作和贡献有： 一、提出一种基于弱分类器响应的霍夫森林跟踪算法。该算法采用了LBP特征，LBP特征是一种可以用来表征纹理信息的特征描述算子，在现实世界...