本文探讨了遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等元启发式算法在解决优化问题中的作用，以及神经网络作为优化模型与反向传播算法的结合。条件随机场(CRF)为全局信息推理提供了理论基础，而在视频处理中，背景减除法如混合高斯模型和Mean-shift算法被用于前景提取和目标跟踪。文中还提及了OpenCV在视频处理中的应用，并强调了在建模比赛中完整且清晰的论文撰写的重要性。
知乎_遗传算法，模拟退火算法，粒子群算法，神经网络等智能算法的作用？
仅从运筹学、数学规划的的角度，解决实际问题的一般步骤：建立数学模型-设计算法-编程实现
精确算法（线性规划，研一学的最优化几个算法）
启发式算法（求得的是近似最优解,贪婪算法等）
元启发式算法（问题独立，花里胡哨的一些算法，如粒子群，蚁群，遗传，模拟退火等等）
遗传算法，模拟退火算法，粒子群算法等智能算法是解优化问题的算法，神经网络 是优化模型，而反向传播算法是这个模型下求解优化问题的算法（也就是说，神经网络模型前向传播FP得到了目标函数，BP算法求解这个函数）
都是要最小化或者最大化目标函数
条件随机场 CRF（Conditional Random Fields）提供从局部信息推断全局信息 的数学基础和理论框架
视频图像中运动目标的前景提取及跟踪_南邮研究生论文 2014
目前常用的三大类前景提取方法：光流法、背景减除法和帧差法
对于固定摄像机拍摄的视频，通常使用背景减除法进行前景提取
混合高斯模型是背景减除法中常用的背景建模算法，其所取的高斯分布数K ，一般为为3～5 之间的一个固定值
Mean-shift 跟踪算法 用于前景提取后的目标跟踪
感觉很多的算法大同小异，比如这个算法更新权值和DL差不多的
前景提取_vibe算法
vs15 + opencv3.4 需要添加的一些路径
Opencv读取视频、打开摄像头、保存视频和视频倒放
代码可用，win10+opencv3.4，安装opencv时候，最后要把${PATH}\opencv\build\x64\vc15\bin 内的文件全部拷贝到c:\Windows\System32下面
还需要添加一些路径，上面的博客写的很详细
基本问题有三类：优化问题，评价问题，预测问题。
一定要把第一题做对（做不对也要给出一个结果）！一定要写一篇较为完 整、格式较为清晰（哪怕只做了一问，也有文章）的论文。如果可以达 到上述要求，那么不论是什么建模比赛，奖状都有你的一份了。。。。但是 很遗憾，每年不管什么类型的比赛，很多同学连这一条也无法达到，所 以同学们应该反思自己，为什么拿不到
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