仿生模式識別目標跟蹤算法研究與應用.pdf

1、計算機視覺的主要研究內(nèi)容是使用計算機代替人腦來感知、解釋和理解各種環(huán)境內(nèi)容,目標跟蹤引起了眾多研究者的關(guān)注,成為計算機視覺的一個重要研究方向。仿生識別理論從人類“認識”的角度出發(fā),為研究目標跟蹤問題提供了新的研究思路。
　　通過對現(xiàn)有的目標跟蹤算法和仿生模式識別中多權(quán)值神經(jīng)元覆蓋方式的研究學習,本文主要討論了仿生模式識別在目標跟蹤領(lǐng)域的實際應用,并提出了趕緊算法。仿生模式識別以覆蓋的方式對目標類別的同源連續(xù)性進行了認知性學習,本文

2、將仿生模式識別目標跟蹤算法應用到抗遮擋跟蹤和同一目標在不同場景的跟蹤中,通過仿真實驗證明了該算法具有較好的適應性和精確性。
　　針對離線學習的仿生模式識別跟蹤算法在覆蓋范圍之外泛化能力有限的問題,通過研究在線學習基本思想,提出了在線學習的仿生模式識別目標跟蹤算法。該算法采用了預測的方式構(gòu)造訓練樣本集,避免了離線訓練方式中需要挑選大量的訓練樣本,采用超香腸神經(jīng)網(wǎng)絡進行網(wǎng)絡覆蓋,通過最小距離分類器判定目標的位置。當目標形態(tài)發(fā)生變化時,