视觉感知下运动目标稳定跟踪算法：93.5%准确率提升

本文主要探讨了一种创新的运动目标跟踪算法，该算法旨在解决传统跟踪方法在处理遮挡和目标尺度变化时容易导致跟踪失败的问题。该算法的核心是基于视觉感知，利用神经元响应作为关键视觉特征。其工作流程包括以下几个步骤： 1. 初级视皮层细胞感受野学习：算法首先从自然图像中学习初级视皮层细胞的感受野特性，这些细胞在生物视觉系统中负责对特定区域进行敏感反应。 2. 响应差分与动态阈值比较：对于背景图像和视频序列中的每一帧，计算神经元响应的差值，这有助于区分运动物体与静态背景。通过与动态阈值进行比较，能够更准确地识别出运动目标。 3. 运动目标检测与跟踪：通过迭代过程，算法不断更新目标位置，并在新的帧中持续追踪，确保目标的连续性和稳定性。 4. 实验验证与效果评估：多类别实验结果显示，该算法在运动目标跟踪上的表现优异，达到了93.5%的跟踪准确率，显著提升了鲁棒性。与经典算法Camshift（光流法）和SIFT（尺度不变特征变换）相比，该算法在准确性与鲁棒性上具有明显优势。 本文的研究成果对于提高视觉感知下运动目标跟踪的性能具有重要意义，特别是在复杂场景下，如行人跟踪、车辆导航等领域。它也为其他相关领域的研究者提供了新的思路和技术支持，推动了计算机视觉和人工智能技术的发展。此外，论文还包含了多位作者的信息，他们分别来自郑州大学电气工程学院，他们的研究方向涵盖了模式识别、智能系统以及控制理论，为团队合作和跨学科研究奠定了基础。