❶ 基于机器学习的目标跟踪算法和传统的目标跟踪算法相比，有什么优点
benchmark 2015版：Visual Tracker Benchmark 不过这些算法都比较新 要看老的话主要是06年这篇paper 和09年有一篇暂时忘记paper名字了
古老的方法比如optical flow，kalman filter(后面的particle filter)……了解不多不瞎扯了
目前tracking主要是两种，discriminative 和 generative，当然也有combine两个的比如SCM。你提到的都是前者，就是算法里面基本有一个classifier可以分辨要追踪的物体。这类除了你说的最近比较火的还有速度极占优势的CSK（后来进化成KCF/DCF了）
另一种generative的方法，大致就是用模版（或者sparse code）抽一堆feature，按距离函数来匹配。L1，ASLA，LOT，MTT都是。
最近才开始了解tracking，所以说得可能并不是很对，仅供参考
❷ 图像识别算法都有哪些
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。
❸ 人工神经网络目标检测识别算法分类
1、基于区域建议的目标检测和识别算法
2、基于回归的目标检测和识别算法
3、基于收索的目标检测和识别算法
❹ 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
第一章介绍运动的分类、计算机视觉领域中运动分析模型、计算机视觉领域运动检测和目标跟踪技术研究现状、计算机视觉领域中运动分析技术的难点等内容；
第二章介绍传统的运动检测和目标跟踪算法，包括背景差分法、帧间差分法、光流场评估算法等；
第三章介绍具有周期性运动特征的低速目标运动检测和跟踪算法，并以CCD测量系统为例介绍该算法的应用；
第四章介绍高速运动目标识别和跟踪算法，并以激光通信十信标光捕获和跟踪系统为例介绍该算法的应用；
第五章介绍具有复杂背景的目标运动检测过程中采用的光流场算法，包括正规化相关的特性及其改进光流场评估算法，并介绍改进光流场算法的具体应用；
第六章介绍互补投票法实现可信赖运动向量估计。
❺ 多个雷达监测多个目标，怎样确定目标的个数用什么算法进行目标识别
你好！
监测多个目标不一定要用多个雷达。
可以用RFbeam的KOR-001类似的多目标识别雷达传感器，天线一发四收，可以识别几十个目标的速度、距离、方位信息。
如有疑问，请追问。
❻ 多目标优化算法有哪些
主要内容包括：多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他。
❼ 多目标线性规划的常用求解算法有哪些
多目标决策主要有以下几种方法：
（1）化多为少法：将多目标问题化成只有一个或二个目标的问题，然后用简单的决策方法求解，最常用的是线性加权和法。
（2）分层序列法：将所有目标按其重要性程度依次排序，先求出第一个最重要的目标的最优解，然后在保证前一目标最优解的前提下依次求下一目标的最优解，一直求到最后一个目标为止。
（3）直接求非劣解法：先求出一组非劣解，然后按事先确定好的评价标准从中找出一个满意的解。
（4）目标规划法：对于每一个目标都事先给定一个期望值，然后在满足系统一定约束条件下，找出与目标期望值最近的解。
（5）多属性效用法：各个目标均用表示效用程度大小的效用函数表示，通过效用函数构成多目标的综合效用函数，以此来评价各个可行方案的优劣。
（6）层次分析法：把目标体系结构予以展开，求得目标与决策方案的计量关系。
（7）重排序法：把原来的不好比较的非劣解通过其他办法使其排出优劣次序来。
（8）多目标群决策和多目标模糊决策等
❽ 图像处理中的多目标匹配方法有哪些
运动目标的跟踪是数字图像处理领域的一个关键技术，其研究内容主要包括根据二维图像序列检测目标物体、提取运动参数和分析运动规律。当图像中含有多个性状相同或类似的目标物体同时运动，且目标物体有序前进或后退的情况下，则有的目标物体会跑出视野范围，一些新的目标会进入视野范围。与单一运动目标的跟踪相比，这种运动目标的跟踪难度更大。