We used a parametric representation

We used a parametric representation of the object of interest
based on its color appearance due to its discrimination power and
also because it provides a reduced computational cost. The
representation is then convolved with a Gaussian filter to elim-
inate bad information on the edges. The tracking problem starts
with an initialization process of the population in a reduced search
area around the object's previous location. In order to enhance the
quality of the population, we integrated two special candidates:
the previous location of the object and the predicted solution
using the prediction step of the Kalman Filter. Each solution of the
population represents a candidate region of the current image.
Regions are compared to the object of interest in terms of the
parametric representation using the Bhattacharyya distance and a
Lévy flight is then performed around the current best solution to
generate a new candidate. This new element is compared to a
randomly chosen solution from the population. The discovery
process described in the original algorithm is also included to

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราใช้การแสดงพาราเมตริกของวัตถุที่น่าสนใจตามลักษณะของสีเนื่องจากการแบ่งแยกอำนาจ และนอกจากนี้เนื่องจากมีต้นทุนการคำนวณลดลง ที่แสดงเป็น convolved กับ filter Gaussian ไป elim - แล้วinate ข้อมูลไม่ถูกต้องบนขอบ เริ่มต้นปัญหาติดตามมีกระบวนการเริ่มต้นของประชากรในการค้นหาลดลงบริเวณรอบ ๆ ของวัตถุตำแหน่งก่อนหน้า เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการคุณภาพของประชากร เรารวมผู้สมัครพิเศษสอง:ตำแหน่งของวัตถุและการแก้ไขการคาดการณ์ก่อนหน้านี้ใช้ขั้นตอนการคาดเดาของตัวกรอง Kalman แต่ละโซลูชั่นของการประชากรหมายถึงแคว้นผู้สมัครรูปปัจจุบันภูมิภาคจะเปรียบเทียบกับวัตถุที่น่าสนใจในแง่ของการแสดงพาราเมตริกที่ใช้ระยะทาง Bhattacharyya และแล้วดำเนินการ Lévy flight สถานปัจจุบันสุดหนทางแก้สร้างผู้สมัครใหม่ องค์ประกอบใหม่นี้ถูกเปรียบเทียบกับการสุ่มเลือกโซลูชันจากประชากร การค้นพบยังมีรวมกระบวนการที่อธิบายไว้ในขั้นตอนวิธีเดิมเพื่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราใช้การแสดงลักษณะของวัตถุที่น่าสนใจ
ตามลักษณะสีของมันเนื่องจากอำนาจการเลือกปฏิบัติและ
ยังเพราะมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณลดลง
เป็นผู้แทนจะ convolved แล้วด้วยแผ่นกรองไว้เสียเพื่อ elim-
ข้อมูลที่ไม่ดี inate บนขอบ ปัญหาการติดตามจะเริ่มต้น
ด้วยการเริ่มต้นของประชากรในการค้นหาลดลง
บริเวณโดยรอบสถานที่ตั้งเดิมของวัตถุ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพใน
คุณภาพของประชากรที่เรารวมสองผู้สมัครพิเศษ:
สถานที่ตั้งก่อนหน้านี้ของวัตถุและการแก้ปัญหาที่คาดการณ์ไว้
โดยใช้ขั้นตอนการทำนายของคาลมานฟิลเตอร์ แก้ปัญหาของแต่ละคน
เป็นตัวแทนของประชากรในภูมิภาคที่ผู้สมัครของภาพปัจจุบัน
ภูมิภาคเมื่อเทียบกับวัตถุที่น่าสนใจในแง่ของ
การเป็นตัวแทนตัวแปรโดยใช้ระยะ Bhattacharyya และ
ชั้น ight เก็บจะดำเนินการแล้วรอบทางออกที่ดีที่สุดในปัจจุบันเพื่อ
สร้างผู้สมัครใหม่ องค์ประกอบใหม่นี้เมื่อเทียบกับ
โซลูชั่นที่สุ่มเลือกจากประชาชน การค้นพบ
กระบวนการที่อธิบายไว้ในขั้นตอนวิธีเดิมจะรวมถึง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราใช้ตัวทดแทนของวัตถุที่น่าสนใจ
ตามลักษณะสี เนื่องจากอำนาจการเลือกปฏิบัติและ
เพราะมันมีการลดการคำนวณต้นทุน
แทนแล้ว convolved กับเสียนจึง lter เพื่อชาติ -
inate ไม่ดีข้อมูลบนขอบ การติดตามปัญหาเริ่มต้นด้วยการเริ่มต้นของกระบวนการ

ลดประชากรในการค้นหาบริเวณรอบ ๆวัตถุตำแหน่งก่อนหน้า เพื่อเพิ่ม
คุณภาพของประชากร เรารวมสองผู้สมัครพิเศษ :
ที่ตั้งเดิมของวัตถุและคาดการณ์ทางออก
ใช้ทำนายขั้นตอนของตัวกรองคาลมาน . แต่ละคำตอบของประชากร หมายถึง ผู้สมัคร เขตของ

ภาพปัจจุบัน ภูมิภาคเมื่อเทียบกับวัตถุที่น่าสนใจในแง่ของ
แสดงพารามิเตอร์การ bhattacharyya ระยะทางและ
L ) U fl ight จากนั้นดำเนินการรอบปัจจุบันโซลูชั่นที่ดีที่สุด

สร้างผู้สมัครใหม่ องค์ประกอบใหม่นี้เมื่อเทียบกับโซลูชั่น
สุ่มเลือกจากประชากร การค้นพบกระบวนการที่อธิบายไว้ในชุดคำสั่งเดิม
ยังรวมอยู่ใน