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目標跟蹤技術(shù)在計算機視覺和機器人控制等領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。目標跟蹤任務(wù)通常包括從圖像序列中提取目標的特征，并利用這些特征和回歸問題。ELM的主要優(yōu)點是快速訓(xùn)練和高精度的預(yù)測結(jié)果。ELM利大大降低了訓(xùn)練時間。ELM在各種應(yīng)用中都取得了很好的效果，例如圖燒過程，并通過改變爆炸和燃燒的參數(shù)來實現(xiàn)求解最優(yōu)解的目的。FA主來更新最優(yōu)解。FA可以在多種優(yōu)化問題中應(yīng)用，并且取得了非常好的結(jié)ELMFA的混合式目標跟蹤技術(shù)。該技術(shù)的核心思想是結(jié)合ELM來預(yù)測目標的運動狀態(tài)，并結(jié)合改進FA來進ELM單獨使用難以解決復(fù)雜跟蹤任務(wù)的問題，又可以通過FA的優(yōu)化能力來提高跟蹤性能和魯棒性。步驟1：提取目標的特征SIFT、SURF或HOG等算法來檢測目標的特征點。2ELM算法可以實現(xiàn)目標的運動狀態(tài)預(yù)測。我們可以根據(jù)目標的ELM算法，我們可以3FAELM算法得到目標的運動狀態(tài)估計之后，我們可以將這些信息作FAFA算法中的爆炸、燃燒和更OTB-50OTB-100作為我們的實驗ELMFA算法相比，混合式ELMFA術(shù)可以充分利用ELM算法的高效性和改進FA算法的可靠性和優(yōu)化能力，
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