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

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

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