[发明专利]基于量子粒子群优化的视觉跟踪方法在审
| 申请号： | 201510192189.3 | 申请日： | 2015-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN104851110A | 公开（公告）日： | 2015-08-19 |
| 发明（设计）人： | 王保云;孙波;高浩;师玉娇 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 汪旭东 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于量子粒子群优化的视觉跟踪方法，其实现步骤为：(1)在当前图像中，利用状态转移分布对上一帧图像中粒子的个体最优状态进行随机传播；(2)对随机传播后的粒子进行量子粒子群优化迭代；(3)利用基于混合高斯的外观模型计算每个粒子的适应度值；(4)根据适应度值更新粒子的个体最优状态和群体最优状态；(5)收敛判断：若满足收敛条件则以群体最优状态对应的观测值作为当前图像的跟踪结果，若不满足收敛条件，则继续进行量子粒子群优化迭代。本发明实现了有效的视觉跟踪，具有良好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 子粒 子群 优化 视觉 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
基于量子粒子群优化的视觉跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对前一帧图像中粒子的个体最优状态集合进行随机传播并产生新的粒子；步骤2、对新的粒子进行量子粒子群优化迭代：步骤21、更新粒子状态；步骤22、根据粒子状态得到每个粒子对应的观测值，计算粒子的适应度值；步骤23、根据适应度值更新粒子的个体最优状态和群体最优状态；步骤24、根据适应度值、粒子的个体最优状态和群体最优状态进行收敛性判断：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，否则跳转到步骤21。
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