[发明专利]一种基于序列粒子群优化的图像跟踪方法无效
| 申请号： | 201010117757.0 | 申请日： | 2010-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN102194234A | 公开（公告）日： | 2011-09-21 |
| 发明（设计）人： | 胡卫明;张笑钦;罗文寒 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20;G06N3/00 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 梁爱荣 |
| 地址： | 100080 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于序列粒子群优化的图像跟踪方法，包括步骤：在当前帧图像中，利用状态转移分布对上一帧图像中的个体最优状态集进行随机传播；对随机传播后产生的粒子进行粒子群优化迭代；利用基于空间约束混合高斯的表观模型对每个粒子的适应值进行评价；根据适应值评价的结果更新粒子的个体最优状态和群体最优状态；收敛判断：若满足收敛条件，则输出群体最优状态粒子对应的观测值作为当前帧图像的跟踪结果，否则的话继续进行粒子群优化迭代。本发明实现了有效的目标跟踪，具有很好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 序列 粒子 优化 图像 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
一种基于序列粒子群优化的图像跟踪方法，其特征在于，该图像跟踪方法包括步骤：步骤1：在当前帧图像中，利用状态转移分布对上一帧图像中的个体最优状态集进行随机传播并产生粒子；步骤2：对随机传播后产生的粒子进行粒子群优化迭代，获得粒子的适应值；步骤3：利用基于空间约束混合高斯的表观模型对每个粒子的适应值进行评价，获得适应值评价的结果；步骤4：根据适应值评价的结果更新粒子的个体最优状态和群体最优状态；步骤5：对适应值评价的结果、粒子的个体最优状态和群体最优状态进行收敛判断：若满足收敛条件则输出群体最优状态粒子对应的观测值作为当前帧图像的跟踪结果，若不满足上述收敛条件，则继续执行步骤2。
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