基于GPU加速的粒子滤波多说话人跟踪算法及其应用
Particle filter multi-speakers tracking algorithm based on GPU and its application
兰州理工大学 a. 计算机与通信学院; b. 电气工程与信息工程学院, 兰州 730050
摘要
为了解决粒子滤波多说话人跟踪过程中粒子易发散导致多目标跟踪精度低的问题，提出了并行粒子滤波和基于GPU的K-均值聚类的多声源定位方法。该方法首先分析了粒子滤波在实现多目标跟踪时进行数据关联的过程产生较大的计算量，并且出现多个目标时，粒子会逐渐发散。针对计算量大和粒子发散的问题，提出了一种并行粒子滤波和K-均值聚类的方法。实验表明，随着粒子数和目标数的增加，计算量以指数增加，并且粒子发散严重，采用基于GPU的K-均值聚类方法的粒子滤波多说话人跟踪方法，相比传统粒子滤波跟踪方法具有更收敛的粒子集并且跟踪精度较高。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61633031,61763028)
甘肃省自然科学基金资助项目(1506RJZA105)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0981
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 796-800
文章编号: 1001-3695(2019)03-031-0796-05
发布历史
[2019-03-05] 印刷出版
引用本文
曹洁, 黄开杰, 王进花. 基于GPU加速的粒子滤波多说话人跟踪算法及其应用 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 796-800. (Cao Jie, Huang Kaijie, Wang Jinhua. Particle filter multi-speakers tracking algorithm based on GPU and its application [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 796-800. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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