sift动态背景下实现目标跟踪

实现RCNN的源码，主要用于进行目标自动识别和人脸识别

用matlab编程实现了目标函数求极值的几种方法，包括实验原理、步骤、结果分析以及完整代码。

Yolov5是一个轻量级高效的目标检测算法，Yolov5的最简推理代码实现方法。通过使用该代码，您可以快速实现目标检测功能，包括识别并定位图片中的各种物体。该代码基于Python语言编写，并利用深度学

Windows10+VS2015+OpenCV3.4.0+CUDA9.0+cuDNN7.0，可以实现目标的检测。

在1998 年上半年，MCI安装了17台IBM S/390第四代并行企业服务器。其操作系统OS/390 V2.4包括Domino Go Webserver，最终能使2万多用户获得对MCI内部网的访问。

背景建模一直是运动目标检测中的一个重要课题。该文提出一个适用于动态背景的基于非参数估计的前景背景对比模型。模型通过核函数估计的方法模拟了像素点五维特征向量(彩色灰度值，图像坐标)的概率分布，并在图像序

Matlab dynamic target detection based on background statistics

通过vc实现对动态目标的追踪，实现对目标的追踪实现

C#下的目标跟踪camShift算法都是在OpenCV和C++的框架下实现的，这个程序可以在.Net下运行，并且返回位置的坐标和跟踪物体的角度。

在Linux环境下使用c的基于粒子滤波的目标跟踪