基于Mean Shift算法和Particle Filter算法的目标跟踪学位论文：讨论了MeanS hift算法(均值偏移)和粒子滤波算法(Particle Filter)，分析了两种算法的特点；，分析了用运动目标检测提取目标运动特征的技术，通过增加对目标特征描述信 息，提高跟踪健壮性，并在以颜色直方图描述颜色特征的基础上，融合了目标的运动特征，设计了一种基于运动特征和颜色特征多特征融合的粒子滤波跟踪方法；用二阶直方图描述颜色特征，设计了均值偏移和粒子滤波相结合的目标跟踪技术-Based

meanshift，a robust approach toward feature space analysis原始文章-meanshift

Mean Shift算法的基本原理，着重研究了Mean Shift的迭代过程和收敛性以及特征空间的结构。通过Mean Shift结构分析，本章提出了一种快速区域合并算法并将其应用于改进的Mean Shift图像分割算法。-The basic principle of the Mean Shift algorithm, focusing on the Mean Shift iteration process and convergence and the structure of the feat

这篇文章讲述了一种自适应的均值移动算法，展示了这种方法的优势之处，对研究这方面的学者会有很大的启发-An Adaptive Mean-Shift Analysis Approach for Object Extraction and Classification From Urban Hyperspectral Imagery