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提出一种利用神经网络获取图像语义的算法。通过构建一个RBF神经网络,在图像的颜色、纹理、形状等低层视觉特征和高层语义特征之间建立映射关系。利用遗传算法训练RBF网络,获得RBF网络的隐节点个数、中心、
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基于增强学习的智能交通多目标优化路径诱导方法，彭军，李冲，路径诱导是一种主动引导车辆合理分流来解决城市交通拥堵的方法，是智能交通的重要组成部分。本文提出一种基于增量搜索的多目标优
PCNN在图像增强中的应用，马义德，王兆滨，本文研究并综述了如何应用有生物学依据的脉冲耦合神经网络(PCNN)的脉冲发放特性进行图像增强处理。首先阐述了如何进行灰度图像增强
为有效解决头部跟踪鲁棒性较差的问题，利用头部的多种观测信息通过D-S证据理论进行融合跟踪。在粒子滤波的总体框架下，嵌入Mean-Shift算法产生更加逼近真实后验分布的粒子，同时采用颜色和人体头部椭圆
一种点相关统计特性的目标跟踪方法，武文斌，毋立芳，提出了一种新颖、鲁棒的运动目标跟踪方法。在首帧图像建立特征点和物体中心点的关系，然后在后续帧图像使用LucasKanada跟踪方法来跟
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在基于图像序列的多目标跟踪问题中，传统目标链算法利用目标的运动特征和面积特征对其进行关联，取得了较好的效果，但在如新目标进入视场，旧目标离开视场，多个目标靠近、融合，单目标发生分裂等复杂跟踪情况中，以
针对标准的概率假设密度（PHD）滤波算法在杂波环境下对群目标跟踪误差较大的问题，提出一种基于自适应遗传PHD滤波的多群目标跟踪方法。该方法在PHD粒子滤波的基础上，利用选择概率减少了新生粒子的数量。为
基于Mean-Shift和粒子滤波的两步目标跟踪方法，曾德龙，李红波，本文基于Mean-Shift（MS）算法和粒子滤波提出了一种两步目标跟踪算法。利用MS跟踪快速跟踪的特性，将其用于第一步跟踪得到候
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