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Research on Data Association Algorithm for Multi-target Tracking
空间数据结构的理论方面最新的研究结果有可能产生一种适合于与跟踪相关联的报告的新算法，在现实环境中该算法比平方级的算法更合理。对于不好的情况，如果所有目标都紧紧地聚集在一起，使这些目标不能单个地得以解决
随着计算机技术的不断发展，多目标跟踪算法也得到了多方面的研究和发展。本文综述了目前常用的多目标跟踪算法、其优点和缺点以及未来的发展趋势。其中包含了基础的Kalman滤波器、粒子滤波器以及在深度学习框架
基于staple目标跟踪算法，写的多目标跟踪算法，C++代码，工程中已使用，放心使用。
提出一种基于进化知识融合的多目标人工蜂群算法.首先,采用精英群体知识和种群自身进化知识混合引导引领蜂进化,保持种群的多样性和优异性;然后,将一种融合个体支配关系和种群分布关系的方法引入跟随蜂的概率选择
提出一种基于数据场的多目标引力搜索算法(DFMOGSA). 该算法利用外部档案存储非支配解, 同时将外部档案视为目标空间的数据场, 通过计算非支配解的势能来判断每个解的密度; 密度最低的解被选为第1类
提出一种新的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.根据多目标优化问题(MOP)的特点,将一个进化群体分成若干个子群体,利用非劣支配的概念构造全局最优区域,用以指导整个粒子群的进化.通过子群体间的信息交换
基于svm的多目标跟踪
利用翻译算子，我们得到了作用于单项式上的微分算子形式的算术级数和阶伯努利多项式的幂和。 由此得出，施加在幂和上的（d / dn-d / dz）具有含义，并且精确等于相同阶数的伯努利多项式。 从这个新的
一种基于自适应特征选择的目标实时跟踪算法,新的跟踪算法
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