用于彩色目标跟踪的改进粒子群优化算法
提出一种用于彩色目标跟踪的改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithms,IP-SOA).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.
目标跟踪 粒子群优化 优化算法 彩色直方图 稳健跟踪
孙中森 乔双 孙俊喜 宋建中
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
国内会议
宜昌
中文
203-205
2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）