基于改进PSO的Lucas-Kanade的参数选取

• 作者: 周维柏 李蓉
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: Lucas-Kanade 粒子群优化算法 目标跟踪 模板漂移
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 217-220
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2987字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.07.055

摘要

利用Lucas-Kanade光流法进行目标跟踪时,目标本身存在旋转、位移、缩放等情况,影响跟踪的准确性.因此提出一种新的算法.该算法先使用改进的PSO估算出一组参数,然后把更新出的参数送回到光流法,再进行一次更新,有效地计算出更合适的参数.实验结果表明,该算法能快速有效的对目标进行跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李蓉		10	10	2.0	2.0
2	周维柏		8	10	2.0	2.0