基于粒子过滤器的GPU 3D跟踪

Ibon Eskudero, Jairo R. Sánchez, Carlos Buchart, Alex García-Alonso, Diego Borro
{"title":"基于粒子过滤器的GPU 3D跟踪","authors":"Ibon Eskudero, Jairo R. Sánchez, Carlos Buchart, Alex García-Alonso, Diego Borro","doi":"10.2312/LocalChapterEvents/CEIG/CEIG09/047-055","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"El tracking 3D basado en imágenes se resuelve habitualmente usando restricciones geométricas o mediante algoritmos estocásticos basados en filtros de estados. La primera opción es rápida pero poco robusta. La segunda es robusta pero menos eficiente. En este trabajo se mejora un método de tracking 3D estocástico basado en el filtro de partículas y se adapta sobre la GPU consiguiendo funcionar en tiempo real. Además, se demuestra experimentalmente su validez utilizando secuencias reales de vídeo.","PeriodicalId":385751,"journal":{"name":"Spanish Computer Graphics Conference","volume":"188 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"1900-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"Tracking 3D en GPU Basado en el Filtro de Partículas\",\"authors\":\"Ibon Eskudero, Jairo R. Sánchez, Carlos Buchart, Alex García-Alonso, Diego Borro\",\"doi\":\"10.2312/LocalChapterEvents/CEIG/CEIG09/047-055\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"El tracking 3D basado en imágenes se resuelve habitualmente usando restricciones geométricas o mediante algoritmos estocásticos basados en filtros de estados. La primera opción es rápida pero poco robusta. La segunda es robusta pero menos eficiente. En este trabajo se mejora un método de tracking 3D estocástico basado en el filtro de partículas y se adapta sobre la GPU consiguiendo funcionar en tiempo real. Además, se demuestra experimentalmente su validez utilizando secuencias reales de vídeo.\",\"PeriodicalId\":385751,\"journal\":{\"name\":\"Spanish Computer Graphics Conference\",\"volume\":\"188 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"1900-01-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Spanish Computer Graphics Conference\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.2312/LocalChapterEvents/CEIG/CEIG09/047-055\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Spanish Computer Graphics Conference","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.2312/LocalChapterEvents/CEIG/CEIG09/047-055","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3

摘要

基于图像的三维跟踪通常使用几何约束或基于状态滤波器的随机算法来求解。第一种选择是快速但不健壮的。第二种方法是稳健的,但效率较低。本文改进了一种基于粒子滤波的三维随机跟踪方法,并对GPU进行了适应,实现了实时工作。此外,通过真实视频序列的实验证明了其有效性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Tracking 3D en GPU Basado en el Filtro de Partículas
El tracking 3D basado en imágenes se resuelve habitualmente usando restricciones geométricas o mediante algoritmos estocásticos basados en filtros de estados. La primera opción es rápida pero poco robusta. La segunda es robusta pero menos eficiente. En este trabajo se mejora un método de tracking 3D estocástico basado en el filtro de partículas y se adapta sobre la GPU consiguiendo funcionar en tiempo real. Además, se demuestra experimentalmente su validez utilizando secuencias reales de vídeo.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信