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粒子滤波算法讲述粒子滤波过程。基于Mean Shift算法和粒子滤波器的人眼跟踪,多谢支持。-particle filter on particle filtering process. Based on the Mean Shift Algorithm and the particle filter eye tracking, Thank you for your support.
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讲述mean shift在目标跟踪方面的应用，阐述其基本原理。,On the mean shift in target tracking applications, described the basic principles of.
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学位论文；运动物体跟踪方法主要包括卡尔曼滤波，Mean-shift，Camshifi算法，粒子滤波器，Snake模型等；应用卡尔曼滤波方法设计了一套煤矿矿工出入自动监测系统；提出了一种新的基于高斯混合模型的颜色特征提取方法，该方法克服了现有的Camshift算法Continuousl y Adaptive eanshift中跟踪目标特征提取精确度低和计算复杂度高的缺陷-Dissertation moving object tracking methods include Kalman filt
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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
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A new approach toward target representation and localization, the central component in visual tracking of nonrigid objects,
is proposed. The feature histogram-based target representations are regularized by spatial masking with an isotropic kernel.
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关于运动物体跟踪的论文，ameanshifttrackerimplementations-Moving object tracking on the paper, a-mean-shift-tracker-implementations
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"Bayesian Mean Shift Face Tracker"
This is a paper about tracking by particle filter.
This is very useful.
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利用mean shift算法实现实时目标跟踪，并使用光流法进行目标检测-Using mean shift algorithm for real-time target tracking, and use the optical flow method for target detection
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this paper present OBJECT TRACKING BY APPLYING MEAN-SHIFT
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A paper on Algorithm for Tracking of Fast Motion Objects with Adaptive Mean Shift
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本书为卡耐基梅隆大学教授Robert T. Collins在中美学术交流会上专门为中国学生做的关于目标跟踪方面的讲座，内容涵盖了template matching, mean-shift, data association等。同时结合了他们实验室的项目经验，讲解内容深入浅出，全力推荐！-Book for the Carnegie Mellon University Robert T. Collins in the United States specifically for academic e
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提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法，通过
迭代来搜索目标，从而实现对运动目标的跟踪。-Adaptive moving target tracking method based on particle filter. The mean-shift algorithm is an optimal gradient descent method, through an iterative search for the target in order t
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用Mean-Shift算法实现运动目标的跟踪，同时也实现了运动目标的检测-Moving target tracking using Mean-Shift algorithm, but also realize the moving target detection
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将均值偏移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中.该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值偏移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点.实验表明该算法有很好的实时性和鲁棒性.-The mean shift algorithm is embedded into the particle filter tracking framework of the particle filter algorithm overcomes the shortcomings of large amount of c
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针对小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题, 结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法. 文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移, 并用前后误差算法提取精度较高的点, 避免像素点跟踪错误, 提高了光流测速的精度 对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优, 得到光流场直方图峰值, 以此计算光流速度. 本文提出了无累积误差的连续地标定位算法, 实时测量无人机位置. 通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计. 在
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