粒子滤波实现目标跟踪

结合灰色预测模型和粒子滤波, 提出一种新的视觉目标跟踪算法. 由于粒子滤波未考虑先验信息对建议分 布产生的指导作用, 不能很好地逼近后验概率分布, 对此, 采用历史状态估计序列作为先验信息, 建立该序

针对未知目标数条件下多弱小目标检测前跟踪(TBD)算法鲁棒性较低、运算量较大等问题,提出一种基于高斯粒子势概率假设密度(CPHD)滤波的多目标检测前跟踪算法.运用高斯函数近似目标状态的后验概率密度,采

目标跟踪是计算机视觉领域里研究的热点和难点。提出一种基于形状上下文和粒子滤波的多目标跟踪算法,通过在跟踪过程中融入目标检测信息来处理目标进入与离开场景问题和目标重叠与分离问题。首先,采用自适应增强检测

针对视频序列中多目标的跟踪问题，提出一种基于mean．shitf和粒子滤波的多目标混合跟踪算法，采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件，有效地结合Mean．shitf算法的简单快速和粒子滤

基于DirectShow与粒子滤波器的人体运动目标跟踪

实现将一个有限自动机极小化是一个困难的问题。通过零状态考虑了一类（r，t）阶存贮拟线性有限自动机极小化的判断方法，给出了极小线性有限自动机的描述，最后给出了基于系数矩阵的极小化算法实现。

在训练集不足的情况下，SVM算法有待改进，以提高其评价的准确性。采用凹半监督支持向量机，利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习，提高了模型预测的精度。

研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法。首先使用形态学滤波算法对图像进行白化预处理;然后在跟踪阶段采用辅助粒子滤波算法估计目标运动状态,在检测阶段利用

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根据Rob Hess源码改写,在windows环境下可运行,不需要gsl库。用于单目标跟踪,鼠标选择跟踪目标