机动目标跟踪、信息融合希望有用

视频跟踪中, 使用单一特征对目标进行描述难以适应复杂场景的变化, 目标的尺度变化、形变、遮挡等因素易导致跟踪失败。为提高跟踪的稳健性, 基于核循环结构, 提出一种自适应特征融合和模型更新的跟踪方法,

针对复杂场景中传统单一手工特征表达能力不足,以及模型更新过程中由于误差累积导致模型退化问题,提出了基于相关滤波融合卷积残差学习的目标跟踪算法。将融合了多特征的相关滤波算法定义为神经网络中的一层,将特征

行人跟踪视频目标跟踪,Matlabm文件，亲自测试，可以运行。另附一篇英文文献《ObjectTrackingandVelocityDeterminationusingTMS320C6416TDSK》。

本文档对五个问题进行了详细的分析,和算法剖析,对每个问题都做出了数学模型,并利用matlab实现算法,得到结果,是目标跟踪与反跟踪的一个基础的全面的例子,希望对大家有帮助

带有间歇辅助测量的机动目标被动跟踪，姚郁，杨宝庆，大气层外拦截器一般采用红外成像导引头，只能测量弹-目之间的视线角。为了得到先进导引律所需要的弹-目相对距离、相对速度等信息�

三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法实用的好文章

交互式多模型粒子滤波算法需要多个模型才能对强机动目标进行跟踪,并且粒子滤波的重采样会导致粒子贫化现象,针对该问题提出一种新型机动目标跟踪方法.该方法首先将萤火虫群体的吸引和移动机制引入粒子滤波;再将改

针对传统动态规划检测前跟踪算法仅适用于匀速直线运动目标或慢机动目标的局限性,提出了一种将交互式多模型(IMM)滤波与基于动态规划的检测前跟踪算法相结合的机动目标处理算法。该算法应用于近程毫米波雷达探测

为提高目标在强机动情况下的跟踪精度，更好地实现目标跟踪，在当前统计模型和卡尔曼滤波算法的基础上提出改进的目标跟踪方法。分析了当前统计模型，归纳出在目标弱机动和强机动情况下的优点及不足。进行强机动检测，

提出了面向服装合体性评价的三维人体建模及预测建模方法。按照人体控制部位的比例对模型主体部分进行平面截取，通过比例缩放的方式实现个性化三维人体建模，最后通过NURBS进行曲面重建。同时，针对服装合体性评