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当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题，提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法，构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计，并在测量异常时采用修正
多模型与粒子滤波结合，针对机动目标跟踪问题，设计一种改进的多模型粒子滤波算法。
针对约束多目标优化问题，结合Pareto支配思想、锦标赛选择和排挤距离技术，采用双种群搜索策略，引进免疫机制，对传统的粒子更新策略进行改进，提出一种用于求解约束多目标优化问题的混合粒子群算法。通过4个
提出一种抗噪声多聚焦图像融合方法. 首先, 采用改进拉普拉斯金字塔(LP) 变换构造图像的塔形数据结构,每层数据经脉冲耦合神经网络(PCNN) 迭代运算生成相应的点火次数矩阵; 然后, 以此为依据经判
在基于最大类间方差传统遗传算法实现图像分割的基础上对其改进,提出了基于染色体、基因位的"双自适应交叉概率"的改进遗传算法.该方法利用待分割图像的直方图作为先验知识,缩小了初始种群的选取范围,提高了遗传
附件为C#源码（VS2012创建的），窗体控件自适应电脑分辨率，自适应窗体大小，实测效果非常好，可以直接拿来使用
机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法实现
针对相关滤波跟踪在遮挡及目标尺度变化等情况下容易跟踪失败的问题, 提出一种基于在线检测和尺度自适应的相关滤波跟踪算法。相关滤波跟踪器融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和光照不变特征进行目标定位;通过
针对相关滤波目标跟踪算法空间正则权重没有与目标建立联系和时间正则项不能自适应更新的问题,提出自适应时空正则化的相关滤波目标跟踪算法。首先,利用初始帧的显著感知参考权重,使自适应空间正则项能够在后续跟踪
对于彩色视频的目标跟踪，传统基于相关滤波的跟踪方法没有利用视频帧的颜色信息。针对该问题在相关跟踪框架下提出了一种融合颜色特征的尺度自适应目标跟踪方法。该方法将HSV三个通道归一化后作为目标的颜色特征，
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