62、信号处理与人体跟踪算法研究

信号处理与人体跟踪算法研究

1. 多尺度去噪技术

多尺度去噪技术通过对信号的Hölder指数进行更精确和复杂的计算，实现对信号的去噪处理。该技术在实验中展现出了良好的效果，能够获得具有规定规律性的去噪信号版本。

此去噪技术的进化引擎具有以下特点：
- 与另外两种去噪技术（多尺度贝叶斯去噪和多尺度泵送）进行基本混合，用于初始化步骤。
- 使用局部优化的遗传算子。

2. 概率进化算法（PEA）用于人体跟踪

随着计算机科学技术的快速发展，图像序列中人体运动的视觉分析受到了越来越多研究者的关注。人体跟踪是人体运动分析中的一个重要问题，传统的跟踪方法存在一些局限性。本文提出了一种基于概率进化算法（PEA）的人体跟踪方法。

2.1 PEA算法

PEA算法受到量子计算和量子启发式进化算法的启发，具有良好的探索和开发平衡能力，计算速度快。PEA的特点包括：
- 概率叠加位编码 ：个体由概率叠加位编码，概率叠加位是PEA中最小的信息单位，定义如下：
[
\begin{bmatrix}
p_0 \
p_1 \
\vdots \
p_k
\end{bmatrix}, \quad p_0 + p_1 + \cdots + p_k = 1
]
其中，(p_0, p_1, \cdots, p_k)分别表示概率叠加位处于‘0’状态、‘1’状态、…、‘k’状态的概率。因此，一个概率叠加位是状态0到k的线性叠加。在PEA中，个体被定义为概率叠加位的字符串，所以个体不再是确定状态，而是各种状态