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搜索资源 - feature-based object tracking
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Most motion-based tracking algorithms assume that objects undergo rigid motion, which is most likely disobeyed in real world. In this paper, we present a novel motion-based tracking framework which makes no such assumptions. Object is represented by
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在Matlab中实现基于旋转尺度不变特征提取特征点的方法。,Matlab implementation of the rotation based on scale-invariant feature extraction method of feature points.
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该源码是关于运动对象跟踪的算法，主要实现了高斯背景建模，全局运动补偿（SIFT特征和RANSAC算法），运动对象检测，对象跟踪算法（Mean Shift，Particle Filter等），对象特征提取（轨迹，大小，起止帧等），同时，程序基于VC2008+OpenCV开发，实现了对话框式的程序界面，效率高。-This is a source about motion object tracking, including foreground modeling,object detection,o
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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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基于投票算法的目标跟踪,基于二阶非线性投票的多目标跟踪算法。该算法通过目标匹配得到同一目标在不同帧中的位置，同时利用特征监测来处理目标的遮挡、分裂问题，并实现目标特征的实时更新。在目标匹配过程中，通过对目标前一帧与当前帧的特征相似性进行投票，得到匹配目标。利用视频图像进行实验，结果表明：该方法对噪声、阴影、遮挡、分裂等具有良好的鲁棒性，较好地实现了多目标的跟踪。-The method used object matching to get objects’ position in differe
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This library implements the KLT Tracking algorithm [2004] for Feature Tracking in Video useful in computer vision tasks like object recognition, image indexing, tracking and structure from motion. This implementation uses programmable Graphics Hardwa
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This project deals with the tracking and following of single object in a sequence of frames
and the velocity of the object is determined. Algorithms are developed for improving
the image quality, segmentation, feature extraction and for deterring
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提取目标位置参考点和目标匹配模板；使用基于区域特征的运动目标跟踪算法获取目标位置（像素)
-Extraction of target location and target reference points match template use region-based feature tracking algorithm for moving object target location (pixels)
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本系统中VIS欠缺的SIFT_VC.lib文件。。。
http://www.pudn.com/downloads224/sourcecode/math/detail1055031.html-This is lib file, which is used in Video Intelligent System (VIS) based on the Microsoft Visual Studio 2008 compiler environment and OpenCV 2.0 library
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一种基于特征的目标跟踪算法源代码，可直接运行-A feature-based object tracking algorithm source code, can be directly run
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：针对目标跟踪过程中目标尺度伸缩和姿态形状的变化引起的目标丢失，以及使用单个模型跟踪
机动目标不够理想，提出一种基于SIFT特征的自适应滤波目标跟踪算法。仿真结果表明，该算法在
目标机动时，跟踪性能远优于其它特征匹配算法和多模型算法，而且计算量小，能保证跟踪的实时性。-Abstract：Aim at the lose of target due to scale。invarl’ant，position change and deformation，as welI as
dissati
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室外场景下由于场景背景条件变化容易导致视频目标跟踪稳定性差。该文提出一种利用红外和可见光传感
器的双通道视频目标跟踪方法。该算法利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征，结合均值漂移
算法与水平集曲线演化实现目标定位，并给出了目标尺度和模板更新方法；对多目标跟踪的互相遮挡问题，通过判
断目标合并与分离实现遮挡时多个目标的定位。实验结果表明，该文方法能够有效处理光照变化、阴影、遮挡等情
况，实现目标的稳定跟踪。-Considering the poor stabilit
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基于选定区域颜色信息的跟踪算法，通过鼠标选择区域，计算区域颜色特征，对物体进行跟踪-Based on the selected regions of color information in the tracking algorithm, through the mouse to select the area, calculation region color feature, object tracking
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We present a parallel implementation of a histogram-based particle filter for object tracking on smart
cameras based on SIMD processors. We specifically focus on parallel computation of the particle weights
and parallel construction of the featur
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This document will help to track the object based on motion and features.
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本文提出一种通过实时调整目标特征权值来进行背景自适应跟踪的算法。首先，定义了一种综合特征集合用以描述目标的颜色和局部轮廓。其次，提出了在滤波框架中对目标特征进行评估的算法，从而使得具有强区分能力的特征占有较大的权值，进而使其能够在跟踪过程起到较大的作用。采用传统的Kalman 滤波和粒子滤波对所提出的算法进行了验证。-In this paper, we propose a new adaptive visual object tracking method based on
online f
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计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人
工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通
等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,
研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉
跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
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用于基于视频运动目标的跟踪，该算法融合了颜色直方图和梯度方向直方图的特征,能够更加精确地表征目标,较大地提高了视频目标跟踪的准确度和鲁棒性。-For video motion-based target tracking, the algorithm combines the color histogram and gradient direction histogram feature, to more accurately characterize the target, greatly im
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研究了目前运动对象检测与跟踪的一些常用方法,包括时域差分法、背景差分法、基于光流场的检测方法和卡尔曼滤波、特征光流法的跟踪方法,并对各种方法进行了比较,指出其优缺点及适用范围,并给出了时域差分及背景差分方法的实验结果-Currently some of the commonly used methods to study the detection and tracking of moving objects, including difference time domain method, b
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光流法 计算机视觉大作业 基于特征点的目标跟踪(Optical flow method, computer vision, large task, feature point based object tracking)
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