-
题名引入佳点集和猴群翻过程的人工蜂群算法
被引量：13
- 1
-
-
作者
刘香品
宣士斌
刘峰
-
机构
广西民族大学信息科学与工程学院
广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
-
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期80-89,共10页
-
基金
广西自然科学基金项目(No.2012GXNSFAA053227)
广西民族大学研究生教育创新计划项目(No.gxun-chx2013090)资助
-
文摘
针对人工蜂群算法存在早熟现象和搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,提出一种引入佳点集和猴群翻过程的改进人工蜂群算法.首先利用佳点集方法构造均匀的初始种群,通过保持种群的多样性,在一定程度上避免早熟现象,加快算法的收敛速度.然后学习猴群算法的翻过程,在寻优过程中使种群的搜索区域进行转移,从而跳出局部最优,得到全局最优解.在经典测试函数和CEC05测试函数集上的实验结果表明,与标准人工蜂群算法以及其它改进算法相比,算法性能优越,具有很强的鲁棒性和快速收敛的能力,且有效避免陷入局部最优.
-
关键词
人工蜂群算法
猴群算法
佳点集
翻过程
-
Keywords
Artificial Bee Colony Algorithm, Monkey Algorithm, Good Point Set, Turn Process
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名基于云自适应粒子群优化粒子滤波的视频目标跟踪
被引量：7
- 2
-
-
作者
刘峰
宣士斌
刘香品
-
机构
广西民族大学信息科学与工程学院
广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
-
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2015年第2期452-463,共12页
-
基金
广西自然科学基金(2012GXNSFAA053227)资助项目
广西民族大学2012研究生教育创新计划(gxunchx2012102)资助项目
-
文摘
针对视频目标跟踪中遮挡问题处理不佳和快速运动目标易丢失的问题,提出一种云自适应PSO(CAPSO)优化粒子滤波的视频目标跟踪算法。算法利用粒子滤波预测目标区域在视频下一帧图像的位置,结合颜色直方图统计特性,引入CAPSO算法并根据粒子适应度值将粒子集分成三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,普通种群的惯性权重由X条件云发生器自适应地调整,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重满足快速寻优能力又具有随机性。通过CAPSO优化,降低了粒子滤波重采样帧数,减少了算法的运算量,同时提高了搜索精度,能较好处理目标遮挡问题。并且CAPSO算法通过采用这三种不同的惯性权重生成策略,可自适应地平衡算法的全局和局部搜索能力来调节粒子的搜索范围,有效地解决了快速运动目标易丢失的问题。仿真实验结果表明,新算法对视频目标跟踪中的遮挡和快速运动目标易丢失的情况具有较好的实时性和准确性。
-
关键词
目标跟踪
粒子滤波
云模型
粒子群优化
-
Keywords
target tracking
particle filter
cloud model
particle swarm optimization
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名佳点集的QMC粒子滤波算法及其应用
被引量：2
- 3
-
-
作者
刘峰
宣士斌
刘香品
-
机构
广西民族大学信息科学与工程学院
广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
-
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014年第4期461-467,共7页
-
基金
广西省自然科学基金资助项目(2012GXNSFAA053227)
-
文摘
针对粒子滤波中粒子匮乏及样本聚集问题,提出一种基于佳点集的拟蒙特卡洛粒子滤波算法(GPS-QMCPF)。该算法利用数论中的佳点集理论和方法来构造出一种新的拟蒙特卡洛序列。由于佳点集序列与随机点列和标准的拟蒙特卡洛序列相比分布更均匀、偏差更小,使得在滤波过程中状态估计的精度和收敛速度都得到提高,同时还能增加粒子有效样本数和降低重采样次数。实验结果表明,提出的算法在非线性系统状态估计精度要优于粒子滤波和标准的拟蒙特卡洛粒子滤波算法,并且在视频目标跟踪的应用中,针对跟踪目标受到遮挡的情况,算法具有更高的跟踪精度,同时跟踪的实时性也得到了一定程度的提高。
-
关键词
目标跟踪
粒子滤波
拟蒙特卡洛
佳点集
遮挡
-
Keywords
target tracking particle filter algorithm quasi-Monte Carlo good point set occlusion
-
分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
-
-
题名一种快速的三维块匹配图像去噪方法
被引量：2
- 4
-
-
作者
韩玉兰
宣士斌
刘香品
-
机构
广西民族大学信息科学与工程学院
广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
广西民族大学中国-东盟研究中心
-
出处
《广西民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2015年第2期73-80,共8页
-
基金
广西自然科学基金项目(2012GXNSFAA053227)
广西民族大学中国-东盟研究中心项目(KT201325)
广西民族大学研究生教育创新计划项目(gxun-chx2014088)
-
文摘
为了在不降低三维块匹配算法(BM3D)效果的基础上,提高其运算速度,提出一种基于积分图的BM3D的加速算法.在新的算法中,首先利用高斯滤波器对原图像进行粗去噪,再利用积分图计算块的相似性,在块的相似度计算过程中不再进行滤波.在BM3D的第二步维纳滤波中,经过对原算法计算过程进行相应的转换,也可将积分图应用于该阶段.实验表明,改进后的算法,不但保留了三维块匹配算法在去噪方面好的性质,而且运算时间缩短了近1/4.
-
关键词
三维块匹配
图像去噪
高斯滤波器
积分图
快速傅里叶变换
-
Keywords
block--matching and 3D filtering
gaussian filter
image denoising
summed square image
fast fourier transform
-
分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
-
