mean_shift算法简介

传统的mean-shift 跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动, 且常常因此造成定位不准. 鉴于此, 将尺度不变 特征变换(SIFT) 特征检测融入到mean-shift 跟踪过程, 提出SIFT

利用MeanShift算法对图像进行滤波时，带宽和采样点权重的选择至关重要。为有效保留彩色图像中边缘等细节信息，提出了一种基于自适应MeanShift算法的彩色图像滤波算法。该算法首先根据图像颜色信息

彩色直方图均衡化的MeanShift行人跟踪算法，付丽梅，，视频监控中的行人跟踪是一个具有实际应用价值的研究领域。针对城市中智能视频监控中行人跟踪问题，提出了一种改进的基于彩色直方

针对传统的Mean-Shift跟踪算法，使用单个颜色特征定位目标易受相似目标与背景的干扰导致跟踪失败以及跟踪窗口尺寸不能自适应跟踪目标变化的问题，提出一种基于颜色特征与边界特征相融合的目标表示方法和沙

Meanshift算法及实现，把Meanshift的原理说的很清楚

meanshift跟踪的2003年经典论文，根据论文实现的代码，以及meanshift如何用于跟踪的讲义，完整代码加解释。对于理解meanshift用于跟踪及实现很有帮助。

Object Tracking Using Mean Shift for Adaptive Weighted-Sum Histograms

一种基于改进meanshift算法的目标跟踪，谭骁彧，朱冰莲，本文提出了一种改进的meanshift算法，通过引入目标检测和kalman滤波，为meanshift算法提供了目标位置、大小信息和预测机制

一种MeanShift视频目标跟踪算法的改进，李庆，彭艳芳，MeanShift跟踪算法是一种鲁棒的快速特征匹配算法，针对该算法缺乏必要的目标模型更新缺点，有人提出整体模型更新算法，但是此算法��

针对点云数据进行Meanshift聚类，可以通过调整聚类算法的阈值以及搜索半径，来达到不同的聚类效果，内附有示例,运行test.m即可。