PHD目标跟踪算法28篇

目标发生旋转和尺度变化等时会导致跟踪算法出现目标丢失和精度大幅度下降等问题。因此解决目标在运动过程中出现的旋转以及尺度变化问题成为当前的研究热点。提出具有旋转特性的目标跟踪算法,该算法以Hamed等提

condensation粒子滤波算法,目标跟踪算法可参考

针对视觉目标跟踪算法中存在的快速运动、尺度变化、形变和遮挡问题, 提出基于图像签名算法的视觉目标跟踪算法。该算法以相关滤波算法为基础, 通过多种特征构建目标的外观模型, 提高了算法的跟踪精确度和稳健性

一篇关于多目标跟踪的概率假设密度粒子实现文章;

针对标准的概率假设密度（PHD）滤波算法在杂波环境下对群目标跟踪误差较大的问题，提出一种基于自适应遗传PHD滤波的多群目标跟踪方法。该方法在PHD粒子滤波的基础上，利用选择概率减少了新生粒子的数量。为

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

为解决目标外形、姿态变化以及被遮挡的难点,对压缩跟踪算法进行改进:以Kalman预测位置为中心,采用由粗到精的搜索策略,快速准确地找到具有最大分类分数的目标位置;根据目标在每一帧最大分类分数的变化规律

目标跟踪问题在国防领域，如雷达对飞机、轮船和导弹等机动军事目标的精确探测和定位很大程度上决定了战争武器的有效性。针对点目标和扩展目标同时存在的特殊情况，提出基于随机集的点目标和扩展目标联合跟踪算法。该

 基于特征融合的目标跟踪中,目标的特征由于某些干扰导致准确度较低。基于贝叶斯框架的特征融合算法进行目标跟踪时,不能达到最佳的跟踪效果。为了更好地融合目标的不同特征来实现不同场景的视频