31、GPU加速目标跟踪与多相机视频矫正算法解析

GPU加速目标跟踪与多相机视频矫正算法解析

1. GPU加速目标跟踪

在目标跟踪领域，自适应外观模型的粒子滤波算法虽然强大，但计算成本高昂。利用GPU加速该算法成为提高效率的有效途径。

1.1 外观自适应模型

基于强度的外观模型由三个组件构成：
- W组件 ：表示两帧之间的变化。
- S组件 ：刻画所有先前观察中的稳定结构。
- F组件 ：代表固定的初始模板。

模型$A_k = {W_k, S_k, F_k}$表示截至时间$k - 1$的所有观察中存在的外观，是高斯混合模型。其中心为${\mu_{k,l} | l = w, s, f}$，对应方差为${\sigma^2_{k,l} | l = w, s, f}$，混合概率为${m_{k,l} | l = w, s, f}$。

目标似然计算如下：
$p(z_k|x_k) = \prod_{j=1}^{J} \sum_{l=w,s,f} \frac{m_{k,l}(j)}{\sqrt{2\pi\sigma^2_{k,l}(j)}} \exp\left{ -\frac{1}{2} \left( \frac{Y_k(j) - \mu_{k,l}(j)}{\sigma_{k,l}(j)} \right)^2 \right}$

模型更新使用期望最大化（EM）算法，具体步骤如下：
1. 计算后验贡献概率：
$o_{k,l}(j) = \frac{m_{k,l}(j)}{\sqrt{2\pi\sigma^2_{k