基于动态权重蚱蜢优化算法的突变运动跟踪

摘要：

针对传统跟踪器在跟踪过程中因目标突变运动导致跟踪失败的问题,提出了一种基于动态权重蚱蜢优化算法(weighted grasshopper optimization algorithm,WGOA)的突变运动跟踪方法.首先采用变异算子增加种群多样性,提升蚱蜢优化算法(grasshopper optimization algorithm,GOA)的全局探索能力.然后,在蚱蜢位置更新过程中引入非线性动态权重,既保证算法的全局探索性能,又增强算法局部开发性能,进而提高算法的收敛速度.最后,将WGOA应用于视觉跟踪来解决目标的突变运动.实验结果表明,WGOA具有较高的收敛精度和收敛速度,将其应用在视觉跟踪,可获得较好的跟踪精度及鲁棒性,特别是对于目标的突变运动.

关键词：视觉跟踪、WGOA、动态权重、全局探索、局部开发

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;郑州轻工业大学研究生科技创新基金项目

在线出版日期：2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：36-44