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针对目标的颜色空间特征，提出一种在粒子滤波框架下利用K均值聚类描述目标，并采用EMD距离度量2个聚类簇集之间的相似程度的跟踪算法。考虑到聚类算法的耗时，利用GPU将其并行化进行加速。实验结果表明，此法比基于颜色直方图的粒子滤波算法具有更好的跟踪效果，同时也显著提高了运算速度。
GPU加速的在线K均值聚类粒子滤波跟踪算法
【摘 要】
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针对目标的颜色空间特征，提出一种在粒子滤波框架下利用K均值聚类描述目标，并采用EMD距离度量2个聚类簇集之间的相似程度的跟踪算法。考虑到聚类算法的耗时，利用GPU将其并行
【机 构】
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石家庄铁道大学电气与电子工程学院，河北石家庄，050043
【出 处】
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2011年中国智能自动化会议
【发表日期】
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2011年期
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