基于短时灰预测的像素预测模型

摘要：

提出了一种采用GM（1，1）模型预测目标特征变化的新方法。该方法通过对目标区域进行分块，计算块区域像素和，同时利用短时时间序列对像素和序列进行累加处理生成新序列，通过GM（1，1）模型得到目标的预测模型。GM（1，1）像素预测模型方法对目标具有较强的预判能力，对短时特征变化具有较好的预测能力。跟踪算法能很好地将特征变化与预测结合到一起，利用该方法进行跟踪测试，对比当前传统跟踪算法其跟踪性能有显著提高。

关键词：GM(1,1)、像素预测、时间序列、目标跟踪

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：武汉铁路职业技术学院院级课题Y2015023

在线出版日期：2017-02-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：547-551