基于粒子群算法的模板匹配跟踪算法
针对基于模版匹配的跟踪算法运行速度较慢、成功率较低的问题，提出了一种基于粒子群优化的模版匹配跟踪算法。该算法采用粒子群优化算法作为候选模版的搜索策略，并自适应的更新目标模版。首先，在设定的范围内随机采集多个候选模版，计算出个体最优样本和全局最优样本；其次，根据粒子群优化算法进行迭代求出最佳的候选模版；最后，自适应的更新目标模版。经过理论分析和实验仿真表明，与基于模版匹配的跟踪算法和基于粗精搜索的模版匹配跟踪算法相比，基于粒子群优化的模版匹配跟踪算法大大的减少了跟踪算法的计算量，使得该算法能产生很好的实时跟踪，并且跟踪的鲁棒性以及成功率都有很大的提高。
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