一种融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术

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	一种融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术
	景平; 董娜; 景雪宁
刊名	计算机与数字工程
	2021-04-20
卷号	49 期号:04 页码:750-759+780
关键词	目标跟踪梯度稀疏矩阵改进烟花算法在线极限学习机
英文摘要	针对背景杂波干扰、目标外观形变导致的跟踪精度差的问题,论文提出了一种基于融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术(OSELM-FWA)。该技术在提取图片特征信息时,为了剔除冗余信息、保留边缘轮廓处的颜色信息,提出梯度稀疏矩阵作为特征信息提取工具来提取图片的颜色特征信息;同时为了提高运动模型的预测精度,提出了一种改进烟花算法来生成候选目标样本,该算法不同于传统烟花算法采用固定不变的常量作为爆炸半径参数,而是在其基础上加入目标的运动速率量来调整烟花半径参量,而且为了控制烟花的多样性,该算法还根据烟花置信度方差的变化情况动态调整烟花的变异概率,将烟花的多样性维持在最优范围内;另外为了及时地更新目标外观模型,利用目标的置信度变化率来调整更新样本数目,随后运用在线极限学习机增量的学习相应数量的目标信息。最后,论文将该跟踪技术在标准数据集OTB上进行对比实验,通过实验得到该跟踪技术在处理复杂环境下的目标跟踪问题时,不仅兼顾跟踪的实时性而且拥有较高跟踪精度。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/148092]
专题	图书馆
作者单位	兰州理工大学
推荐引用方式 GB/T 7714	景平,董娜,景雪宁. 一种融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术[J]. 计算机与数字工程,2021,49(04):750-759+780.
APA	景平,董娜,&景雪宁.(2021).一种融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术.计算机与数字工程,49(04),750-759+780.
MLA	景平,et al."一种融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术".计算机与数字工程 49.04(2021):750-759+780.