【摘 要】
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提出一种用于彩色目标跟踪的改进粒子群优化算法(ImprovedParticle Swarm Optimization Algorithms，IPSOA)。针对彩色目标,选择加权彩色直方图作为目标的特征,选用Bhattachary
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033中国科学院研究生院北京100039中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033
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提出一种用于彩色目标跟踪的改进粒子群优化算法(ImprovedParticle Swarm Optimization Algorithms，IPSOA)。针对彩色目标,选择加权彩色直方图作为目标的特征,选用Bhattacharyya系数作为特征相似性度量,其最大值位置表示目标位置。对粒子群优化算法进行了改进,即自动调整惯性权重函数与认知学习因子,每次递推时对粒子速度、单帧位移总量加以限制,对Bhattacharyya系数优化,快速求取函数最大值位置。利用彩色序列图像进行仿真实验,结果表明,该方法能够实时跟踪飞机、车辆等目标,在目标被部分遮挡时能稳健跟踪。
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