基于粒子群优化算法和Uniform LBP特征的分块跟踪OA北大核心CSCDCSTPCD
Particle Swarm Optimization and Uniform LBP-based algorithm for fragment tracking
针对鲁棒分块跟踪采用穷举的搜索策略以及对光照敏感等问题,提出了一种基于粒子群优化算法和Uniform LBP特征的分块跟踪方法.利用统一的局部二值模式(Uniform Local Binary Pattern)特征对光照的不变性以及计算效率高的特点,在原鲁棒分块跟踪方法以灰度积分直方图作为特征的基础上,添加了Uniform LBP特征;利用粒子群优化算法具有精度高,收敛快的特点,将PSO算法运用到对候选目标的搜索中.实验结果表明,在不降低算法运行…查看全部>>
A novel tracking method based on PSO(Particle Swarm Optimization)algorithm and Uniform LBP(Local Binary Pattern)feature is proposed for robust fragment tracking using exhaustive search strategy, sensitive to light and other issues. On the basis of the robust fragment tracking method using gray integral histogram as a feature, add the Uniform LBP feature descriptor, which has computational efficiency and is invariant to illumination. PSO algorithm is applied …查看全部>>
卢昌康;冯刚;王国海
华南师范大学 计算机学院,广州 510631华南师范大学 计算机学院,广州 510631华南师范大学 计算机学院,广州 510631
信息技术与安全科学
目标跟踪粒子群优化算法分块Uniform LBP特征
target trackingParticle Swarm Optimization(PSO)fragmentUniform Local Binary Pattern
《计算机工程与应用》 2016 (1)
200-205,6
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