搜索资源列表
ObjectTrack(camera)
- 接摄像头可以测试粒子滤波、meanshift等几种跟踪算法-Then the camera can test the particle filter, meanshift such as several tracking algorithm
pf_tutorial
- 有关particle filter的教程，ppt格式，对于学习粒子滤波有较好的指导意义-Related to the particle filter tutorial, ppt format, for a better learning particle filter guiding significance
meanshift
- meanshift粒子滤波c代码，挺不错的。-meanshift particle filter c code.
Multi-targetTracking
- 一篇关于多目标跟踪的文章，结合了Meanshift和粒子滤波两种常用的方法-A Multi-target Tracking Method Based on Mean-shift and Particle Filter
particle-filter-visual-tracking
- 该代码用于实现粒子滤波视觉目标跟踪(PF)、卡尔曼粒子滤波视觉目标跟踪(KPF)、无迹粒子滤波视觉目标跟踪(UPF)。它们是本人这两年来编写的核心代码，用于实现鲁棒的视觉目标跟踪，其鲁棒性远远超越MeanShift(均值转移)和Camshift之类。用于实现视觉目标跟踪的KPF和UPF都是本人花费精力完成，大家在网上是找不到相关代码的。这些代码虽然只做了部分代码优化，但其优化版本已经成功应用于我们研究组研发的主动视觉目标跟踪打击平台中。现在把它们奉献给大家！-These codes are us
MeanShift-algorithm-
- 提出了一种基于粒子Mean Shift 迁移过程的红外人体跟踪方法. 算法通过采样粒子迁移和聚类动态建立 目标的状态模型和量测模型. 在被跟踪区域随机布撒粒子, 以各粒子对应像素的亮度作为特征值进行Mean Shift 收敛性分析, 使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态 以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行Mean Shift 聚 类, 作为对目标的量测. 连续跟踪时, 下一帧的采样粒子基于上一帧的量测结果产生. 与传统的基于序贯重要性采 样的粒子滤波方法相比, 算法不需要目标的
particleFilterTrackTest
- 经典的基于运动信息的跟踪算法--粒子滤波，避免了meanshift的收敛于局部最优-Based on the classic the sports information tracking algorithm- particle filter to avoid meanshift the convergence in the local optimal
track
- 该程序是我多年的经验总结以及代码，实现了全景目标跟踪、火焰识别、烟雾识别、起立坐下行为判断、越界闯入、徘徊、违规停车等多种智能功能一体化，粒子滤波、贝叶斯分类器、随机森林等多种在线学习机制，还有传统的camshift、meanshift、光流法、卡尔曼滤波、struck、KCF、TLD、CT、区域匹配，相位相关、轮廓跟踪等多种算法-The program is my many years of experience and code, the realization of the panora