基于容积和正交的连续离散滤波器在机动目标跟踪中的研究

相关滤波目标跟踪算法是基于目标模板与待测图像之间的相关性大小来实现目标的定位与跟踪, 核相关滤波器(KCF)的提出更将其推向了新的高度。然而, 通过对KCF算法的深入研究发现, 相关滤波器在抗遮挡性能

基于核化相关滤波器的跟踪－效果直逼Struck和TLD跟踪器。该作者是CSK算法的原作者，现在2015年新作出来了，是CSK算法的补充和提高。

为解决扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在处理角测量跟踪问题时对复杂非线性状态估计收敛速度慢、估计精度低的问题,引入一种平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)。SRCKF是一类sigma点滤波方法,基于容积

STF-CS，研究SCE与beta的关系，比较了四种滤波性能，（1）传统KF-CS，（2）人为选定β值的STF-CS，（3）SCE最小方法确定β值（离散取值）的STF-CS，（4）SCE最小方法确定β

对视频跟踪方面的研究有帮助.本文以目标跟踪为研究内容，以粒子滤波为研究方法，实现了粒子跟踪算法，并进行了算法优化。

快速卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的应用

交互多模型Kalman滤波在目标跟踪中的应用 MATLAB仿真实验

一篇融合粒子滤波和Snake的跟踪的博士论文

提出了一种基于视频流连续性的快速运动目标检测算法。对于背景模型的建立,在原有像素归类背景 重构算法的基础上,基于视频流的连续性,选择性使用训练阶段背景至少在50% 的时间内可以被观测到的前提 假设,提

针对已有基于Sigma 点信息滤波的分布式滤波算法, 其性能易受参数影响而导致应用范围受限的问题, 以容积卡尔曼滤波(CKF) 为基础, 利用信息滤波和平均一致性理论提出一种分布式CKF 算法. 该算