武夷学院学报
武夷學院學報
무이학원학보
JOURNAL OF WUYI UNIVERSITY
2014年
5期
61-63,76
,共4页
视频%目标跟踪%小波神经网络
視頻%目標跟蹤%小波神經網絡
시빈%목표근종%소파신경망락
Video%target tracking%wavelet neural network
通过对视频图像中只有一个运动目标、以及含有多目标的视频进行测试，实验研究结果表明：小波神经网络将小波变换良好的时频局域化特性和神经网络的自学习功能相结合，具有最佳的函数逼近能力和容错能力。
通過對視頻圖像中隻有一箇運動目標、以及含有多目標的視頻進行測試，實驗研究結果錶明：小波神經網絡將小波變換良好的時頻跼域化特性和神經網絡的自學習功能相結閤，具有最佳的函數逼近能力和容錯能力。
통과대시빈도상중지유일개운동목표、이급함유다목표적시빈진행측시，실험연구결과표명：소파신경망락장소파변환량호적시빈국역화특성화신경망락적자학습공능상결합，구유최가적함수핍근능력화용착능력。
This paper tests an only moving target in the video image, and the videos containing the multiple targets. The experimental results show that: the wavelet neural network combines the good time-frequency localization characteristics of the wavelet with the self -learning functions of the neural network, so that to have the best function approximation capabilities and the fault-tolerant abilities.
