仿生模式識別目標(biāo)跟蹤算法研究與應(yīng)用.pdf

1、計算機(jī)視覺的主要研究內(nèi)容是使用計算機(jī)代替人腦來感知、解釋和理解各種環(huán)境內(nèi)容,目標(biāo)跟蹤引起了眾多研究者的關(guān)注,成為計算機(jī)視覺的一個重要研究方向。仿生識別理論從人類“認(rèn)識”的角度出發(fā),為研究目標(biāo)跟蹤問題提供了新的研究思路。
　　通過對現(xiàn)有的目標(biāo)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(xué)習(xí),本文主要討論了仿生模式識別在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的實際應(yīng)用,并提出了趕緊算法。仿生模式識別以覆蓋的方式對目標(biāo)類別的同源連續(xù)性進(jìn)行了認(rèn)知性學(xué)習(xí),本文

2、將仿生模式識別目標(biāo)跟蹤算法應(yīng)用到抗遮擋跟蹤和同一目標(biāo)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(yīng)性和精確性。
　　針對離線學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)基本思想,提出了在線學(xué)習(xí)的仿生模式識別目標(biāo)跟蹤算法。該算法采用了預(yù)測的方式構(gòu)造訓(xùn)練樣本集,避免了離線訓(xùn)練方式中需要挑選大量的訓(xùn)練樣本,采用超香腸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)覆蓋,通過最小距離分類器判定目標(biāo)的位置。當(dāng)目標(biāo)形態(tài)發(fā)生變化時,