一种基于蝙蝠算法的视觉跟踪方法
提出了一种基于蝙蝠算法的目标跟踪新方法。首先描述了基于蝙蝠算法的目标跟踪流程,在此基础上研究了蝙蝠算法的迭代终止条件、蝙蝠种群数、脉冲频率因子和脉冲音强衰减因子对跟踪性能的影响,并通过实验确定了以上参数,最后与粒子滤波、均值漂移和粒子群优化3种跟踪算法进行了比较。实验结果表明,基于蝙蝠算法的视频目标跟踪方法的跟踪效果优于其他3种算法。
视觉跟踪、蝙蝠算法、迭代终止条件、参数确定
39
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61601266;山东理工大学青年教师支持计划项目;山东省自然科学基金联合专项项目ZR2015FL034
2016-12-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
72-77