mean shift 论文，讲义及简化和完整代码

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��

针对传统模糊C均值(FCM) 聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想且算法执行效率较低的缺陷, 提出一种融合均值平移(mean shift) 的FCM聚类算法. 利用mean shift 算法将图像分成

提出一种融合Gabor 小波纹理特征与颜色特征的改进mean shift 目标跟踪算法. 首先, 提取移动目标的颜色特征和纹理特征直方图; 其次, 基于mean shift 算法定义融合相似度系数,

针对Mean Shift算法固定搜索核窗口存在局限性的问题,提出了一种基于边缘特性的Mean Shift搜索核半径自动调节的运动目标跟踪方法。在视频序列图像中,当目标远离、靠近摄像机时,会发生尺寸变小

复杂环境下实时人脸跟踪方法在视觉监控系统中具有很重要的意义, 但目前的跟踪算法普遍存在目标 遮挡、 尺寸变化等过于敏感的不足, 限制了其应用范围。提出了一种人脸检测、 mean-shift 算法与卡尔

一个PDF关于Mean．shift的研究

MeanShift图像识别算法简单例子Java版

Mean shift 算法是一种非参数密度估计算法,可以实现快速的最优匹配。为了有效地将Mean shift算法应用到灰度图像中,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,提出了一种基于空间方向直方图的Me

基于均值偏移(mean shift)分割算法需人工进行带宽选择和耗时长问题,本文利用直方图密度估计与真实密度之间局部协方差最小来进行自动带宽计算方法。将该方法应用于彩色图像多人头的检测中,可以有效克服

Roughly, visual tracking algorithms can be divided into two main classes: deterministic tracking and