论文研究融合颜色和梯度直方图的粒子滤波跟踪算法 .pdf

为了解决粒子滤波的非线性全局优化问题，基于重采样的思想是移除权重小的粒子，增加权重大的粒子数量，提出利用邻域搜索重采样的粒子滤波（NIRPF）进行目标跟踪。首先，预测粒子，并利用重要序列采样（SIS）

针对鲁棒分块跟踪采用穷举的搜索策略以及对光照敏感等问题，提出了一种基于粒子群优化算法和UniformLBP特征的分块跟踪方法。利用统一的局部二值模式（UniformLocalBinaryPattern

针对现有室内定位技术精度低、实现复杂度高等问题,提出一种基于粒子滤波的多信息融合室内定位算法。在传统的行人航迹推算(PDR)以及地磁匹配等室内定位算法的基础上,通过粒子滤波动态地纠正行人步长和方向角,

需要手动选择开始跟踪的物体,使用粒子滤波的方法对选择的物体进行跟踪,使用色彩空间作为跟踪的特征

粒子滤波视频跟踪研究Matlab代码含改进方法很强大

粒子滤波，实现目标稳定跟踪，同时具有背景建模的算法，得到稳定的背景信息

基于颜色特征的粒子滤波跟踪方法ppt。含matlab编程方法

用粒子滤波实现视频序列目标跟踪，用matlab编码实现，是学习粒子滤波目标跟踪不可多得的好资源

针对传统FCM算法计算量大、对噪声敏感的缺点，提出了一种融合加窗色调直方图的快速FCM算法（MHFCM）。对彩色图像的色调直方图加窗得到背景色调，对去除背景信息后的有效信息进行FCM聚类分割。实验结果

针对动态系统目标跟踪问题，RBPF算法通过将高维状态空间分解成易于处理的线性子部分与非线性子部分，并采取不同策略进行滤波估计。为了提高RBPF的计算效率，提出将粒子群优化思想融入到RBPF滤波估计中，