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针对复杂背景下Camshift算法容易丢失目标的情况,提出一种基于YCBCR空间将红外与可见光融合图像与彩色参考图像进行颜色传递后,采用Camshift进行目标跟踪的算法。该算法在颜色传递时充分利用双波段图像信息,得到的目标对比度高并且颜色空间较其周围背景突出,增强了目标的颜色概率图,提高了Camshift算法效率。实验表明,通过对可见光图像、经颜色传递后的红外图像以及传统颜色传递方法得到的图像采用相同跟踪算法进行定性分析,在该算法得到的图像中,跟踪窗口中心相对于目标质心仅有3个像素的误差,跟踪精度远远优于对比实验图像的跟踪结果,并且算法的跟踪时间为每帧20.6 ms,达到了实时性的要求。 相似文献
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量子GA-PLS特征选择算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为进一步提高遗传算法-偏最小二乘法的计算速度和计算效率,将量子算法融合到遗传算法-偏最小二乘法中,提出一种新的特征选择方法—量子遗传算法-偏最小二乘法(Quantum Genetic Algorithm-Partial Square Least,QGA-PLS)算法。该方法利用量子态和叠加态原理对染色体进行编码,采用量子旋转门进行遗传操作,以实现参数的更新和增强种群多样性,同时,用量子计算重新构建了偏最小二乘法回归模型来计算个体适应度,以充分发挥快速收敛和全局优化能力。将方法应用于函数极值优化和Iris数据集的特征选择,实验结果表明,QGA-PLS在特征选择、运算时间和分类准确率方面优于QGA和GA-PLS,从而验证了QGA-PLS算法的有效性。 相似文献
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