人工智能 类型
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121千字 字数
2020-04-01 发行日期
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全书9章，详述群智能优化方法在视频目标跟踪的应用。

内容简介

全书内容共分为9章，系统地介绍了群智能优化方法的发展及其在视频目标跟踪中的应用。全书分为基于标准群智能优化方法的目标跟踪篇（包含第3～4章），基于改进群智能优化方法的目标跟踪篇（包含第5～6章），基于混合群智能优化方法的目标跟踪篇（包含第7～8章），以及群智能优化目标跟踪方法比较分析（包含第9章）。第1章为绪论。第2章介绍了优化方法与目标跟踪关系。第3章介绍了基于正余弦算法的目标跟踪方法，第4章介绍了基于飞蛾—火焰算法的目标跟踪方法。第5章讨论了基于改进布谷鸟搜索算法的目标跟踪方法。第6章给出了改进蚱蜢优化算法的目标跟踪方法。第7章给出了基于混合EALO—SCA优化算法的目标跟踪方法。第8章给出了基于混合AWOA—DE优化算法的目标跟踪方法。第9章给出了基于优化的目标跟踪方法实验分析。

目录

  • 封面
  • 书名页
  • 版权页
  • 前言
  • 目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景和意义
  • 1.2 国内外目标跟踪研究现状
  • 1.2.1 国内外目标跟踪方法综述文献概况
  • 1.2.2 国内外目标跟踪测试数据库概述
  • 1.2.3 国内外目标跟踪方法概述
  • 1.3 群优化算法在目标跟踪中的应用
  • 1.3.1 元启发式优化算法
  • 1.3.2 基于群优化算法的目标跟踪方法
  • 1.3.3 基于混合群优化算法的目标跟踪方法
  • 1.4 本书内容及安排
  • 第2章 优化算法与目标跟踪
  • 2.1 优化问题与目标跟踪
  • 2.2 特征提取
  • 2.3 相似函数
  • 2.4 优化算法性能评估机制
  • 2.4.1 收敛精度分析
  • 2.4.2 收敛效率分析
  • 2.5 目标跟踪性能评估机制
  • 2.5.1 定性评估
  • 2.5.2 定量评估
  • 第3章 基于SCA算法的目标跟踪方法
  • 3.1 引言
  • 3.2 SCA算法原理
  • 3.3 基于SCA算法的目标跟踪
  • 3.3.1 跟踪框架
  • 3.3.2 参数调整和分析
  • 3.4 实验分析
  • 3.4.1 实验设置
  • 3.4.2 定性分析
  • 3.4.3 定量分析
  • 3.5 小结
  • 第4章 基于飞蛾-火焰算法的目标跟踪方法
  • 4.1 引言
  • 4.2 飞蛾-火焰算法
  • 4.2.1 生物学原理
  • 4.2.2 数学原理
  • 4.3 基于飞蛾-火焰算法的目标跟踪
  • 4.3.1 跟踪框架
  • 4.3.2 参数调整和分析
  • 4.4 实验分析
  • 4.4.1 定性分析
  • 4.4.2 定量分析
  • 4.4.3 平均运行时间
  • 4.5 小结
  • 第5章 基于改进布谷鸟搜索算法的目标跟踪方法
  • 5.1 引言
  • 5.2 布谷鸟搜索算法
  • 5.2.1 布谷鸟搜索算法介绍
  • 5.2.2 布谷鸟搜索算法的数学原理
  • 5.3 单纯形法
  • 5.4 改进布谷鸟搜索算法
  • 5.5 基于改进布谷鸟搜索算法的目标跟踪
  • 5.6 实验分析
  • 5.6.1 实验设置
  • 5.6.2 定性分析
  • 5.6.3 定量分析
  • 5.7 小结
  • 第6章 基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪方法
  • 6.1 引言
  • 6.2 改进蚱蜢优化算法
  • 6.2.1 蚱蜢优化算法
  • 6.2.2 基于Levy飞行的蚱蜢优化算法
  • 6.3 基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪
  • 6.3.1 基于LGOA算法的跟踪系统
  • 6.3.2 参数调整和分析
  • 6.4 实验分析
  • 6.4.1 实验设置
  • 6.4.2 定性分析
  • 6.4.3 定量分析
  • 6.5 小结
  • 第7章 基于改进蚁狮优化算法的目标跟踪方法
  • 7.1 引言
  • 7.2 改进蚁狮优化算法介绍
  • 7.2.1 蚁狮优化算法
  • 7.2.2 改进蚁狮优化算法
  • 7.3 混合EALO-SCA算法
  • 7.4 基于混合EALO-SCA算法的目标跟踪
  • 7.4.1 混合优化跟踪系统
  • 7.4.2 参数调整和分析
  • 7.5 实验分析
  • 7.5.1 实验设置
  • 7.5.2 与基于SCA算法的跟踪器和基于SAKCF算法的跟踪器比较
  • 7.5.3 与先进的跟踪器比较
  • 7.6 小结
  • 第8章 基于混合AWOA-DE算法的目标跟踪方法
  • 8.1 引言
  • 8.2 鲸鱼优化算法和差分进化算法介绍
  • 8.2.1 鲸鱼优化算法（WOA）
  • 8.2.2 差分进化算法（DE）
  • 8.3 混合AWOA-DE算法
  • 8.3.1 AWOA算法
  • 8.3.2 混合AWOA-DE算法介绍
  • 8.3.3 混合AWOA-DE算法的性能评估
  • 8.4 基于混合AWOA-DE算法的目标跟踪
  • 8.4.1 系统结构和跟踪流程
  • 8.4.2 参数调整和分析
  • 8.5 实验分析
  • 8.5.1 AWOA算法和WOA算法的性能比较
  • 8.5.2 混合AWOA-DE算法的稳定性分析
  • 8.5.3 与先进的跟踪器比较
  • 8.6 小结
  • 第9章 基于群优化算法的目标跟踪方法的比较分析
  • 9.1 引言
  • 9.2 跟踪框架
  • 9.3 实验对比及分析
  • 9.3.1 效率分析
  • 9.3.2 精度分析
  • 9.3.3 讨论
  • 9.4 小结
  • 附录A 23个基准函数
  • 参考文献
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。