1.GPU介绍
GPU为图形处理器（英文为Graphics Processing Unit），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器，GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，是一个专门的图形的核心处理器。GPU具有以下几个特点，首先它提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，一次可执行多个指令，明显提高了计算速度，且通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。其次GPU拥有更高的访存速度和更高的浮点运算能力，现在的计算机技术中，由于大量多媒体技术的应用，浮点数的计算大大增加了，GPU高效的运算速度可以很好的适应计算速度要求【1】。
2.KLT算法原理
在视频移动对象跟踪中，KLT是一种经典的对象跟踪算法，可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向，是一种简单、实时的、高效的跟踪算法。这个算法最早是由Bruce D. Lucas 和Takeo Kanade两位作者提出来的。KLT算法工作有三个假设前提条件：一为亮度恒定;二为时间连续或者是运动是“小运动”,空间一致;三是临近点有相似运动，保持相邻。
KLT假设一个特征窗口W，由于亮度恒定假设，在t时刻的图像帧和在时刻的图像帧满足：。即在 中的每个像素点，都可以由中相应的像素点平移得到，KLT算法的目的就是求出d。
假设时刻的特征窗口为,),其中X（x,y）为视口坐标。t时刻的特征窗口为。考虑一般情况，有。为在时间内由于外界条件变化产生的噪声。将平方并在整个窗口上积分，可以得到了窗口图像的SSD（平方误差和）：
（1）
其中,，可通常取1。
当d和X比起来是可忽略的小量时，A(X-d)泰勒展开，去除高次项，得到:
（2）
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