并行化退火粒子滤波

摘要/Abstract

摘要：

本文提出一种基于异构计算的并行化退火粒子滤波方法(P-APF),使用OpenCL框架实现了实时无标记运动跟踪任务。退火粒子滤波过程被分解成若干具有相应粒度的子任务。根据相应的并行度,每个计算任务被分配到标准或附属处理器进行处理,以充分利用OpenCL框架的异构计算能力。提出一种任务时延隐藏策略进一步减少时间消耗。在不同人体运动数据库的实验中,P-APF能在不降低跟踪精度的前提下实现实时处理。时间消耗随着粒子数或视角数目的增加基本保持不变,平均加速比为106。

关键词: 并行化, 退火粒子滤波, 无标记运动跟踪, 异构计算, OpenCL框架

Abstract:

A parallelized Annealed Particle Filter method via heterogeneous computing (P-APF) was proposed,to implement real-time marker-less motion tracking based on OpenCL framework.The overall computing procedure in P-APF was decomposed into several computational tasks with corresponding granularity.According to the degree of parallelism,the tasks were assigned to standard and attached processors respectively,to fully leverage heterogeneous computing ability.A novel task latency hidden strategy was proposed to further reduce time cost.Experiments on different human motion datasets demonstrate that P-APF can achieve real-time tracking performance without losing accuracy.With an average acceleration ratio of 106 compared to serial implementation,the time cost basically remains constant with the growth of particle number and view number in a limited range.

Key words: parallelization, annealed particle filter, marker-less motion tracking, heterogeneous computing, OpenCL

中图分类号:

TG156

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