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Image-texture-analysis
- 对图像进行纹理处理，为图像识别、目标跟踪创造条件。主要分析：惯性矩、熵以及局部平衡性。-The image texture processing for image recognition, target tracking and create conditions. Main analysis: moment of inertia, entropy, and local balance.
opencv_kalman
- 本次实验来源于opencv自带sample中的例子，该例子是用kalman来完成一个一维的跟踪，即跟踪一个不断变化的角度。在界面中表现为一个点在圆周上匀速跑，然后跟踪该点。看起来跟踪点是个二维的，其实转换成角度就是一维的了。 Kalman滤波理论主要应用在现实世界中个，并不是理想环境。主要是来跟踪的某一个变量的值，跟踪的依据是首先根据系统的运动方程来对该值做预测，比如说我们知道一个物体的运动速度，那么下面时刻它的位置按照道理是可以预测出来的，不过该预测肯定有误差，只能作为跟踪的依据。另一个依
kalman
- 用falman滤波进行目标的识别和跟踪，此外还使用了矩不变性-Falman filtering target identification and tracking, in addition to using the Moment invariance
IET_CV_SOAMST_2011
- 一个比例和方向自适应均值漂移跟踪算法（SOAMST） 提出本文所要解决的问题，如何估计的规模和方向 改变均值漂移下的目标跟踪框架。在原来的均值偏移 跟踪算法，可以很好地估计目标的位置，规模的同时， 方向的变化，不能自适应估计。考虑到图像（重量） 是来自于目标运动模型和候选模型可以代表的可能性，一个 像素属于目标，我们证明了原来的均值漂移跟踪算法可以 推导出的重量图像的零阶和一阶矩。随着零阶 矩和目标模型和候选模型之间的Bhattacharyya系数， 提出了简
compressiveTracking
- 压缩跟踪 是一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒-Compression tracking A simple and efficient tracking algorithm based on compression perception. First use of random eligible for c
kalman
- 使用kalman滤波进行目标跟踪，kalman可以通过观测到的结果进行更新从而估计下一时刻的目标状态-Using kalman filter for target tracking, kalman can be updated by the observed results to estimate the target state of the next moment
ImageAnalyse
- 图像特征分析实例，包括轮廓跟踪、边界检测、消除小洞、计算形心、计算不变矩、细化算法等。-Examples include image feature analysis, contour tracking, edge detection and elimination of small hole, calculate the centroid, moment invariants, thinning calculation.