《目标跟踪中的群智能优化方法》内容简介

全书内容分为9章，系统地介绍了群智能优化方法的发展及其在目标跟踪中的应用，包括基于标准群智能优化算法的目标跟踪（第3～4章）、基于改进群智能优化算法的目标跟踪（第5～6章）、基于混合群智能优化算法的目标跟踪（第7～8章）及基于群优化算法的目标跟踪方法的比较分析（第9章）。第1章为绪论；第2章介绍了优化算法与目标跟踪的关系；第3章介绍了基于SCA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章给出了基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪方法；第7章给出了基于改进蚁狮优化算法的目标跟踪方法；第8章给出了基于混合AWOA-DE算法的目标跟踪方法；第9章给出了基于群优化算法的目标跟踪方法的比较分析。
本书对于在计算机科学、自动化、应用数学、人工智能、智能控制系统、通信工程领域从事相关研究的科技工作者和工程技术人员有较高的研究和参考价值，也可作为计算机科学、控制科学与工程、应用数学等相关专业的本科生和研究生的教材及教师的教学参考书。
张焕龙，男，上海交通大学博士，副教授，自动化系主任，硕士研究生导师。主要从事视频目标识别与跟踪技术、智能监控系统设计与开发、公共区域异常行为检测与分析、多源传感器信息融合技术等方面的研究工作。主持完成国家自然科学青年基金项目1项、河南省科技攻关项目2项，参与完成国家863自然科学基金重点项目1项、国家自然科学基金面上项目2项；获得河南省科技进步二等奖1项，河南省教育厅科技成果一等奖1项、二等奖2项；科学出版社出版学术专著1部，获得国家授权发明专利6项，发表学术论文40余篇，其中SCI检索论文20余篇；主持在研国家自然科学基金面上项目1项，参与国家自科基金1项。在《计算机研究与发展》期刊发表的学术论文《基于外观模型的视频目标跟踪方法综述》，被评为2015年度最有影响力的学术成果。

作品目录

前言
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
1.3、群优化算法在目标跟踪中的应用
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
2.5、目标跟踪性能评估机制
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
3.4、实验分析
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
4.3、基于飞蛾-火焰算法的目标跟踪
4.4、实验分析
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
5.3、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
5.7、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
6.3、基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪
6.4、实验分析
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
7.3、混合EALO-SCA算法
7.4、基于混合EALO-SCA算法的目标跟踪
7.5、实验分析
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
8.3、混合AWOA-DE算法
8.4、基于混合AWOA-DE算法的目标跟踪
8.5、实验分析
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
9.4、小结
附录A
23个基准函数
参考文献
插图