基于生物地理学的鲁棒视觉目标跟踪优化方法（BBO优化）

目标跟踪的主要目标是在真实场景的视频帧中检测和定位目标。尽管迄今为止已经提出了各种方法用于目标跟踪，但在具有挑战性的条件下进行跟踪仍然是一个开放的问题。最近，不同的进化和启发式算法如群体智能已被用于解决跟踪挑战，并显示出良好的性能。介绍了一种基于改进的生物地理学优化( mBBO )方法的新方法。 BBO算法包括迁移和变异步骤。在迁移阶段，通过在栖息地和较弱的解之间共享信息来适当地探索搜索空间，以提高它们的位置。另一方面，突变阶段导致解的多样性和变化。