基于粒子滤波和meanshift算法的视频跟踪

针对传统的Camshift算法在跟踪时需要手动定位目标,在颜色干扰、遮挡等复杂背景中容易跟丢目标的问题,提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法。首先利用帧间差分法和Canny边

所谓目标跟踪，就是在一段序列图像的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标所处的 位置。一个好的视频跟踪算法一般须满足两个基本的要求: 1.实时性好，算法要费时少，至少要比视频采集系统的图像帧的采集速率快，

这是meanshift算法在视频跟踪中的应用，现在很多人在做图像跟踪问题，这个很有用，看了肯定编程时小case了！！！！！

对视频跟踪方面的研究有帮助.本文以目标跟踪为研究内容，以粒子滤波为研究方法，实现了粒子跟踪算法，并进行了算法优化。

用VC实现跟踪,可以使用

针对现有跟踪主流算法对目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰综合性能不强的现状，改进算法利用组合分片模型和粒子滤波算法的结合来提升综合性能，提高跟踪算法准确性。改进算法采用粒子滤波算法，同时通过优化组合重

通过对进入视频序列或摄像头的目标进行检测，根据检测的结果，寻找出目标轮廓，然后根据meanshift算法，进行运动目标跟踪，本算法可以达到很高的鲁棒性

在matlab的环境下，利用meanshift算法，对视频图像目标进行实时跟踪，最终输出跟踪视频。

meanshift算法是一种常用的目标跟踪算法，它可以有效地跟踪目标物体的轨迹。本文将详细介绍meanshift算法的原理，并结合小球从台阶上落下的例子来演示该算法在轨迹跟踪方面的能力，同时还会介绍如

粒子滤波跟踪的MATLAB实现，效果挺好的，希望能给大家带去参考。