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CostReference
- 一篇关于代价参考粒子滤波算法的论文,该算法的优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程,可实现并行处理。本文将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合 ,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法 ,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪。-A particle filter on the reference price of the paper, the advantages of the algorithm does not require any prior knowledge of the
CS
- 上传了几个基于“当前”统计模型的机动目标跟踪的程序,包括子程序和文献,还有粒子滤波的目标跟踪程序-From a few based on the " current" statistical model for maneuvering target tracking procedures, including routine and literature, as well as particle filter target tracking process
MeanShift-algorithm-
- 提出了一种基于粒子Mean Shift 迁移过程的红外人体跟踪方法. 算法通过采样粒子迁移和聚类动态建立 目标的状态模型和量测模型. 在被跟踪区域随机布撒粒子, 以各粒子对应像素的亮度作为特征值进行Mean Shift 收敛性分析, 使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态 以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行Mean Shift 聚 类, 作为对目标的量测. 连续跟踪时, 下一帧的采样粒子基于上一帧的量测结果产生. 与传统的基于序贯重要性采 样的粒子滤波方法相比, 算法不需要目标的
当前模型加粒子滤波.tar
- 当前模型加粒子滤波在matlab中的实现,一维(The current model plus particle filter in matlab in the realization of one-dimensional)