摘要: 提出了一种采用GM(1,1)模型预测目标特征变化的新方法。该方法通过对目标区域进行分块,计算块区域像素和,同时利用短时时间序列对像素和序列进行累加处理生成新序列,通过GM(1,1)模型得到目标的预测模型。GM(1,1)像素预测模型方法对目标具有较强的预判能力,对短时特征变化具有较好的预测能力。跟踪算法能很好地将特征变化与预测结合到一起,利用该方法进行跟踪测试,对比当前传统跟踪算法其跟踪性能有显著提高。
中图分类号:
郑朝晖,鞠剑平. 基于短时灰预测的像素预测模型[J]. 江汉大学学报(自然科学版), 2016, 44(6): 547-551.
ZHENG Zhaohui,JU Jianping. Pixel Prediction Model Based on Short Time Grey Prediction[J]. Journal of Jianghan University(Natural Science Edition), 2016, 44(6): 547-551.