特征跟踪论文

当前的人脸特征点定位跟踪方法因其计算量大，实时特性欠佳。给出了一种基于改进Viola-Jones算法和Kalman滤波器预测机制的定位及跟踪算法。该算法通过使用改进的Viola-Jones算法对本次人

基于粒子滤波和HOG特征的手臂运动跟踪，原创 用matlab写的，里面有说明文档和联系方式

基于Mean_Shift和NMI特征的人眼跟踪

提出了基于背景分块更新的目标特征点识别、匹配和跟踪算法。该算法对视频检测区域进行分块处理,以图像帧差结果判定前景目标的状态,从而完成背景更新,可有效消除传统的基于概率模型背景更新方法的弊端。在此基础上

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标

一篇关于多目标跟踪的文献。详细介绍了多特征目标跟踪在粒子滤波下的应用。

针对传统的基于单一特征的跟踪方法在复杂场景和光照变化下易导致跟踪失败的缺点,提出了一个基于多特征自适应融合的目标跟踪算法。首先选取具有互补性的目标颜色和纹理特征构造目标的多特征模型;然后根据特征子模型

VS2019 代码调通可跑 需要自行添加opencv库 可自动识别出视频里出现的人脸并框出 已含训练器 测试视频用的坤坤打篮球那段 效果还行仅供参考学习

基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法

为提高视觉目标跟踪算法的稳健性, 提出一种基于协方差矩阵的多特征融合跟踪算法。在量子遗传算法框架下, 采用区域协方差描述子对颜色、边缘和纹理特征进行融合, 并采用一种快速协方差交叉算法进行模型更新。该