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基于粒子滤波和均值偏移算法的目标跟踪
- 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.
about_Meanshift
- 学习mean-shift均值偏移算法的好文章，可以参考参考的-learning mean-shift offset algorithm mean good articles, reference can refer to the
about_mean-shift_2
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about_mean-shift_3
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meanshiftprogram
- 均值偏移算法，在图象的平滑和分割方面是一种很有用的处理方法-mean deviation algorithm, the image smoothing and segmentation is a very useful approach
objecttrackingbasedonparticleandmeanshift
- 本文介绍的是基于粒子滤波和均值偏移算法的目标跟踪.结合创新的算法克服了两种算法各自的缺陷,鲁棒性和实时性得到了很大的提高.
BasedOnMeanShiftAndParticleFilterObjectTracking.ra
- 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
kalmen1
- 基于卡曼滤波与均值偏移算法的目标跟踪 这是一篇比较好的论文-Based on the Kaman filter and mean shift tracking algorithm is a good paper
JianCeAndTrack
- 检测跟踪算法，检测算法用的kim算法，跟踪用的均值偏移算法-Detecting and tracking algorithm, detection algorithm method used by kim, tracking using mean shift algorithm
meanShiftExample
- 改进的均值偏移跟踪算法，带有示例视频，可完成对选定目标的实时跟踪-Improved mean shift tracking algorithm, with a sample video, to be completed by the real-time tracking of selected targets
Novel-robust-and-self-adaptive-road-following-algo
- 本文提出一种基于改进图模型的自适应道路跟踪算法,利用基于边缘置信度的均值偏移 算法,将图像划分为具有准确边界的若干同质区域,以这些区域为结点构建改进图模型,然后根据道路/非路模型统计信息,采用 Graph Cut 方法获得最终的二值图。该算法将Graph Cut 和均值偏移方法有效融合,以克服各自缺点,并通过道路/非路模型自更 新使得该算法可有效适应室外环境下复杂场景变化。-Two dimension road following is a crucial task of visio
meanshift
- 5篇用meanshift均值偏移方法对图像进行分割，平湖，边缘检测等的英文文献。详细阐述了其原理，应用。-Five articles with meanshift mean migration method of image segmentation,smooth, edge detection and so on English literature detailed expounds its principle& application
mean-shift-tracking
- 均值便宜跟踪的示例程序，可以帮助大家了解均值偏移的过程。-Mean shift track sample program that can help us understand the process mean shift.
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- 卡尔曼滤波和自适应窗口的均值偏移算法跟踪目标-Kalman filtering and adaptive window mean shift algorithm to track the target
BAH1
- 用卡尔曼滤波和自适应窗口的均值偏移算法再结合Bhattacharyya系数粗定位实现视频目标跟踪-Kalman filtering and adaptive window mean shift algorithm combined with coarse positioning Bhattacharyya coefficient for video tracking
CVMoments
- 本工程是利用c#实现了经典的均值偏移算法目标跟踪，特征数自定义，同时将背景二值化，显示目标的质心-this project use C# complise the mean shift algorithm ,the target track is very well
Tobjjecttrackh
- 本文介绍的是一种基于粒子滤波与均值偏移算法的目标跟踪.结合创新的的算法克服了两种算法各自的缺陷，鲁棒性与实时性的到了非常大的提高. -This article describes a particle filter and mean shift algorithm-based target tracking. Combination of innovative algorithms to overcome the defects of the two algorithms, the robu
Moving-target--tracking-algorithms
- 目标跟踪算法：卡尔曼滤波、粒子滤波、均值偏移。-Target tracking algorithms: the Kalman filter, particle filter and mean shift.
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
wave
- 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