多特征自适应融合的军事伪装目标跟踪

针对军事伪装目标在运动过程中存在与背景分布十分相似或遮挡等强干扰情况下的跟踪问题,提出了一种基于自适应多特征融合的均值漂移算法优化的粒子滤波跟踪算法。利用背景加权后的联合直方图表述目标灰度和梯度方向信息,根据前一帧目标特征的可信度自动调节双方的权重,在粒子滤波算法的框架下,利用改进后的均值漂移算法使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,并设计了特征融合的观测模型,以提高跟踪算法的场景适应能力。实验结果表明,该算法可实现对与背景相似的军事伪装目标的稳定跟踪,对目标的严重遮挡具有很好的鲁棒性。     

基于两步跟踪算法的海关车辆监控研究*

针对实时性和鲁棒性要求比较高的海关卡口车辆视频监控问题,提出了一种基于改进的均值漂移算法和粒子滤波算法的两步跟踪算法。对海关车辆监控的目标图像采用YCbCr颜色空间建立初始帧目标模型,利用改进后的均值漂移算法找出候选目标,在跟踪相似度小于设定的阈值时再利用改进后的粒子滤波算法进行后续的跟踪。通过实验分析,验证了提出的算法既能保证均值漂移算法跟踪的实时性,也能保证粒子滤波算法跟踪的鲁棒性,具有较好的应用价值。     

基于改进的核相关滤波器的目标跟踪算法

针对传统的KCF(核相关滤波器)目标跟踪算法在严重遮挡情况下出现目标跟踪漂移和丢失的问题,提出了一种改进的KCF目标跟踪算法.在传统的算法上增加了遮挡判断,如没有出现遮挡,则用KCF进行跟踪;若发生遮挡则用粒子滤波进行预测,然后把预测位置送给KCF算法.最后OTB-13的测试库选择David2、David3和Soccer视频遮挡序列进行跟踪测试,跟踪结果表明了改进方法的有效性;然后选择50组视频序列比较算法的有效性,相比传统的KCF算法,其跟踪精度和成功率分别提高了6.1％和2.9％.在目标发生严重遮挡时,该算法具有良好的鲁棒性.     

一种改进的TLD算法

针对跟踪算法目标遮挡后易出现跟踪漂移的问题,提出了一种跟踪学习检测（TLD）算法与Kalman滤波相结合的手势跟踪方法.在跟踪器跟踪成功后,加入识别窗的方法进行遮挡判定.产生遮挡后目标模型不再更新,学习器不再更新集合分类器.若是部分遮挡,则由TLD学习器处理;若是严重遮挡,则改由Kalman滤波算法预测目标的运动轨迹.该方法在保留TLD算法长期稳定跟踪、适应摄像机快速运动与复杂背景等优点的基础上,改善了目标遮挡后易出现跟踪漂移的问题.实验表明：提出的改进TLD算法比其他常见跟踪方法具有更加优异的性能.     

一种改进的粒子滤波跟踪算法

传统粒子滤波跟踪算法的退化现象和巨大的计算量不利于其应用,尤其在实时性要求较高的视频监控场合。引入均值漂移算法进行粒子的采样调整,采用积分直方图加快每个粒子的直方图计算速度,以改进传统粒子滤波跟踪算法的速度和跟踪效果,满足实时跟踪需要。实验结果证明了改进算法的有效性。     

基于自适应状态转移的混合跟踪算法

为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的准确性和实时性,提出一种基于自适应状态转移的混合跟踪算法。首先采用零阶自适应变化模型来获取目标的可能状态,然后利用均值漂移算法的局部优化特性找到后验概率的最大值。在多峰值情况下由粒子滤波随机产生粒子,用新的粒子集来确定目标的最终位置。实验结果表明,这种改进的算法在保证准确性的同时,降低了系统的计算时间。     

视频序列中面向人的多目标跟踪算法

针对视频序列中人的跟踪问题，提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法．跟踪系统由运动目标检测、关联矩阵建立、特殊情况判断及处理以及轨迹关联4部分构成．提出一种基于改进的c-均值聚类的自适应运动分割方法；不同情况下建立不同的关联矩阵，以准确判断实际场景状况；对遮挡问题作出处理，在两个目标遮挡不严重的情况下，分别采用均值漂移算法对其进行跟踪．实验结果表明，该算法具有较强的鲁棒性，能有效实现复杂场景下多目标跟踪．     

改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种改进的粒子滤波算法,在遮挡情况下,能鲁棒地跟踪运动目标.该方法是把改进的颜色直方图结合到粒子滤波的观测模型中,并提出了一种判断目标遮挡的分块检测遮挡的方法.首先对传统的以核函数赋权值的方法进行改进,把目标中心附近的像素都赋予最大的权值,目标的边缘由于遮挡等原因采用指数分布赋权值;在遮挡检测时,提出了把跟踪窗分为左右两个子部分,分别计算相似性度量的方法,提高了遮挡检测的实时性和准确性;同时,该算法对旋转和尺寸的变化具有鲁棒性.实验结果表明,与基本的粒子滤波算法相比,提出的新算法能更好的处理目标跟踪中的遮挡问题.     

融合HOG与颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法

针对传统粒子滤波算法颜色特征单一、行人非刚性不稳定等问题,融合简化的HOG特征和加权的颜色直方图,建立了改进的粒子滤波行人跟踪算法,采用图像分块相似度检测,抑制跟踪过程中行人结构、背景结构及遮挡的干扰。实验表明,该算法在背景颜色相似及遮挡情况下,仍能稳定可靠地跟踪行人,具有较高的准确性与鲁棒性。     

基于改进模板匹配的目标跟踪算法

基于模板匹配的目标跟踪应用中,常见的一个问题是相似性度量值受噪声影响较大.为解决这个问题,提出了一种新的相似度量方法.通过采用距离加权、模板更新以及局部匹配的方法,提高了在不同光照条件及变形情况下跟踪算法的鲁棒性.对原算法和改进算法进行了对比实验,结果表明改进后的算法在存在严重遮挡的情况下,仍能准确地跟踪到运动目标.将mean-shift跟踪、基于子空间分解的粒子滤波跟踪及基于改进的模板匹配跟踪进行了比较,实验结果表明改进后的算法实现简单,跟踪性能与其他两种跟踪算法相近.     

运用遗传算法进行智能音乐作曲研究

采用遗传算法进行算法作曲,主要利用遗传算法的全局最优性,并且相对简单有效的特点.利用简洁的编码方式对基因进行编码,有效地表达了乐曲的主要信息,方便了适应度函数的计算和相关遗传操作的进行.针对音乐质量评估问题,提出了将相关音乐知识的规则和人机交互相结合的模式,共同对所创作音乐进行合理评价.不仅提高了评价的准确性,而且大大降低了人的工作量,产生了良好的音乐工程效果.     

递归算法与高效算法

文章通过实例给出了采用母函数法同时解决递归算法的两个问题:复杂递归算法的时间复杂度的求解问题和递归算法到高效算法的转化问題,并由此设计出高效的组合算法.     

一种基于PBIL算法和变焦算法的混合算法

基于群体的增量学习(PBIL)算法具有运行过程简单、解决问题快速准确的优点.本文采用二进制编码,针对二进制编码的算法从二进制最高位到最低位依次收敛的多米诺现象,提出一种变焦算法用来提高PBIL算法的搜索效率和求解精度.基于多组不同维数的Benchmark函数的仿真结果表明,混合算法具有全局收敛、求解精度及搜索效率高的优点.     

基于EM算法和PSO算法的混合优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能.     

基于Apriori算法的改进算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。提出了一种改进算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少,结果表明该算法对关联规则挖掘较为有效。     

基于混沌优化与人工鱼群算法的混合算法研究

针对人工鱼群算法和混沌优化算法的特点,将人工鱼群算法与混沌优化算法相结合提出一种混合算法。此混合算法是利用混沌变量敏感性来提高人工鱼群初始群体解的质量;然后利用混沌的遍历性和随机性扰动使鱼群算法摆脱局部极值点,提高全局收敛性。仿真实验结果表明了混合算法的有效性。最后,给出了在一定条件下提出的混合算法的收敛性证明。     

基于SAC的特征选择算法

特征选择通过移除不相关和冗余的特征来提高学习算法的性能。基于进化算法在求解优化问题时表现出的优越性能,提出FSSAC特征选择方法。新的初始化策略和评估函数使得SAC能将特征选择作为离散空间搜索问题来解决,利用特征子集的准确率指导SAC的采样阶段。在实验阶段,FSSAC结合SVM,J48和KNN分类器,通过UCI数据集完成验证,并与FSFOA,HGAFS,PSO等算法进行了比较。实验结果表明,FSSAC可以提高分类器的分类准确率,且具有良好的泛化性能。除此之外,对FSSAC和其他算法在特征空间维度缩减情况方面做了对比。     

递归算法的非递归化研究

1 引言在工程实际中,有许多概念是用递归来定义的,数学中的许多函数也用递归来表达。一个递归算法的执行过程类似于多个函数的嵌套调用,只是主调函数和被调函数是同一个函数而已,在执行过程中,信息的传递和控制的转移必须通过栈来实现,这就导致空间耗费大,执行效率较低,尤其是当递归深度较深时,不但耗费的空间大而且执行的效率也相当低,这是递归算     

基于欺负算法的优化算法

分布式算法中的欺负算法在选举协调者的过程中由于传输了大量信包而导致性能降低。该文在分析原有算法及其数学模型的基础上,提出一种优化算法并建立了相应的数学模型,对2种算法进行比较可以得出,优化算法在避免了选举失败或选举错误的基础上有效降低了选举过程中信包的传输数量,提高了通信性能,避免了网络延迟和网络拥塞。     

Dijkstra的一种改进算法

在Dijkstra算法的基础上,该算法使用了一些独特的数据结构(如:前趋表和最短路径表);使用该算法能高效率地求出图中一个顶点到其它各顶点的所有最短路径。用C语言设计了相应程序验证了此算法。