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一种融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术
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作者 景平 董娜 景雪宁 《计算机与数字工程》 2021年第4期750-759,780,共11页
针对背景杂波干扰、目标外观形变导致的跟踪精度差的问题,论文提出了一种基于融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术(OSELM-FWA)。该技术在提取图片特征信息时,为了剔除冗余信息、保留边缘轮廓处的颜色信息,提出梯度稀疏矩... 针对背景杂波干扰、目标外观形变导致的跟踪精度差的问题,论文提出了一种基于融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术(OSELM-FWA)。该技术在提取图片特征信息时,为了剔除冗余信息、保留边缘轮廓处的颜色信息,提出梯度稀疏矩阵作为特征信息提取工具来提取图片的颜色特征信息;同时为了提高运动模型的预测精度,提出了一种改进烟花算法来生成候选目标样本,该算法不同于传统烟花算法采用固定不变的常量作为爆炸半径参数,而是在其基础上加入目标的运动速率量来调整烟花半径参量,而且为了控制烟花的多样性,该算法还根据烟花置信度方差的变化情况动态调整烟花的变异概率,将烟花的多样性维持在最优范围内;另外为了及时地更新目标外观模型,利用目标的置信度变化率来调整更新样本数目,随后运用在线极限学习机增量的学习相应数量的目标信息。最后,论文将该跟踪技术在标准数据集OTB上进行对比实验,通过实验得到该跟踪技术在处理复杂环境下的目标跟踪问题时,不仅兼顾跟踪的实时性而且拥有较高跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 梯度稀疏矩阵 改进烟花算法 在线极限学习机
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A High-Quality Preconditioning Technique for Multi-Length-Scale Symmetric Positive Definite Linear Systems 被引量:1
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作者 Ichitaro Yamazaki Zhaojun Bai +1 位作者 Wenbin Chen Richard Scalettar 《Numerical Mathematics(Theory,Methods and Applications)》 SCIE 2009年第4期469-484,共16页
We study preconditioning techniques used in conjunction with the conjugate gradient method for solving multi-length-scale symmetric positive definite linear systems originating from the quantum Monte Carlo simulation ... We study preconditioning techniques used in conjunction with the conjugate gradient method for solving multi-length-scale symmetric positive definite linear systems originating from the quantum Monte Carlo simulation of electron interaction of correlated materials. Existing preconditioning techniques are not designed to be adaptive to varying numerical properties of the multi-length-scale systems. In this paper, we propose a hybrid incomplete Cholesky (HIC) preconditioner and demonstrate its adaptivity to the multi-length-scale systems. In addition, we propose an extension of the compressed sparse column with row access (CSCR) sparse matrix storage format to efficiently accommodate the data access pattem to compute the HIC preconditioner. We show that for moderately correlated materials, the HIC preconditioner achieves the optimal linear scaling of the simulation. The development of a linear-scaling preconditioner for strongly correlated materials remains an open topic. 展开更多
关键词 PRECONDITIONING multi-length-scale incomplete Cholesky factorization quantum MonteCarlo simulation.
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