结合PSO的改进压缩跟踪方法

• 作者: 刘韶涛 姚灿荣
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 目标跟踪 压缩感知 粒子群优化 多尺度
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 121-126
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201701024

摘要

针对基于在线检测的跟踪方法中目标在多尺度空间中的搜索和匹配问题，结合粒子群优化算法（PSO）和压缩感知思想，提出一种鲁棒的多尺度目标跟踪算法。首先，通过粒子群在多尺度空间中采集样本；然后，经过压缩感知提取特征；最后，通过粒子的迭代计算，搜索出当前目标的最佳匹配位置。实验结果表明：提出的算法能较好地适应目标的多尺度变化，在快速性和鲁棒性上具有更好的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘韶涛	华侨大学计算机科学与技术学院	20	53	4.0	5.0
2	姚灿荣	华侨大学计算机科学与技术学院	2	1	1.0	1.0