| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-18页 |
| 1.1.1 视觉跟踪 | 第14-16页 |
| 1.1.2 高性能视觉跟踪 | 第16-18页 |
| 1.2 研究现状 | 第18-24页 |
| 1.2.1 经典视觉跟踪算法的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.2 结合物体检测技术的新兴视觉跟踪算法研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.3 高性能视觉跟踪算法实现的研究现状 | 第21-22页 |
| 1.2.4 异构平台下高性能编程模型的研究现状 | 第22-24页 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 | 第24-26页 |
| 1.4 论文结构 | 第26-28页 |
| 第二章 结合“目标候选”方法的高适应力跟踪器 | 第28-50页 |
| 2.1 引言 | 第28-30页 |
| 2.2 相关研究 | 第30-32页 |
| 2.2.1 跟踪器的尺度和宽高比适应力 | 第30-31页 |
| 2.2.2 基于相关滤波的跟踪器 | 第31-32页 |
| 2.3 使用核化相关滤波器进行视觉跟踪 | 第32-35页 |
| 2.4 图像特征整合和鲁棒更新 | 第35-36页 |
| 2.5 将“目标候选”嵌入跟踪器中 | 第36-39页 |
| 2.6 参数设置 | 第39-42页 |
| 2.7 实验结果与分析 | 第42-49页 |
| 2.7.1 实验设置 | 第42-46页 |
| 2.7.2 尺度和宽高比适应力评测 | 第46-47页 |
| 2.7.3 整体性能评测 | 第47-49页 |
| 2.8 小结 | 第49-50页 |
| 第三章 跟踪器中“目标候选”的作用分析和优化 | 第50-74页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 相关研究 | 第51-53页 |
| 3.3 跟踪器中目标候选生成器的优化 | 第53-57页 |
| 3.3.1 目标候选生成器EdgeBoxes | 第53-55页 |
| 3.3.2 使用背景抑制优化EdgeBoxes | 第55-57页 |
| 3.4 跟踪器中目标候选生成器的适配 | 第57-61页 |
| 3.5 实验评测与分析 | 第61-72页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第61页 |
| 3.5.2 跟踪器中目标候选的作用分析 | 第61-65页 |
| 3.5.3 跟踪器中目标候选的优化效果评测 | 第65-69页 |
| 3.5.4 参数敏感性分析 | 第69-72页 |
| 3.6 小结 | 第72-74页 |
| 第四章 异构计算平台下典型视觉跟踪算法的高性能实现 | 第74-100页 |
| 4.1 引言 | 第74-75页 |
| 4.2 OpenCL编程模型 | 第75-78页 |
| 4.3 TLD跟踪算法 | 第78-81页 |
| 4.4 Fern随机森林的高性能实现 | 第81-86页 |
| 4.4.1 特征提取的并行化 | 第82-83页 |
| 4.4.2 分类过程的并行化 | 第83-85页 |
| 4.4.3 与跟踪器重叠执行 | 第85-86页 |
| 4.5 最邻近分类器的高性能实现 | 第86-89页 |
| 4.5.1 算法流程 | 第86页 |
| 4.5.2 分类过程的并行化 | 第86-89页 |
| 4.6 学习过程的高性能实现 | 第89-93页 |
| 4.6.1 重叠率计算和负样本提取的并行化 | 第89-90页 |
| 4.6.2 正样本提取的并行化 | 第90-93页 |
| 4.7 实验评测与分析 | 第93-98页 |
| 4.7.1 Kernel性能评测与分析 | 第94-96页 |
| 4.7.2 整体性能评测与分析 | 第96-98页 |
| 4.8 小结 | 第98-100页 |
| 第五章 OpenCL Kernel程序的性能移植性提升方法 | 第100-126页 |
| 5.1 引言 | 第100-102页 |
| 5.2 相关工作 | 第102-103页 |
| 5.3 数组访问的线性描述式 | 第103-105页 |
| 5.4 基于分析的工作项折叠 | 第105-112页 |
| 5.4.1 去除冗余的局部存储数组 | 第106-110页 |
| 5.4.2 依赖性分析和同步语句消除 | 第110-112页 |
| 5.5 适应体系结构的后继优化 | 第112-118页 |
| 5.5.1 向量化 | 第113-115页 |
| 5.5.2 局部性重开发 | 第115-118页 |
| 5.6 运行时动态调度 | 第118-120页 |
| 5.7 性能评测 | 第120-123页 |
| 5.8 小结 | 第123-126页 |
| 第六章 总结与展望 | 第126-130页 |
| 6.1 工作总结 | 第126-127页 |
| 6.2 未来研究方向 | 第127-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-144页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第144-145页 |
