并行化退火粒子滤波

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。