研究了声源轨迹交叉情况下的两个声源跟踪问题。针对传统跟踪算法容易丢失较弱声源的缺点,提出一种基于粒子滤波的改进多声源跟踪算法。该算法在跟踪过程中估计声源之间的距离,当此距离小于0.3m时,根据声源粒子
针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题,提出一种基于多特征信息融合的粒子滤波算法。该方法同时利用灰度和梯度信息描述目标,有效提高了复杂场景下对目标描述的可靠性;在此基础上,推导出多信息融合
TLD(tracking-learning-detection)跟踪算法在目标作平面外旋转、快速移动和非刚性形变的情况下易跟踪失败,而核相关滤波器(kernelizedcorrelationfilte
目前目标跟踪算法采用的交互多模型,大多是通过固定模型之间的切换来完成目标跟踪,这容易出现模型集与目标真实运动不匹配问题,降低目标跟踪的精度。同时,现在大部分观测平台都能提供多传感器量测,这要求跟踪算法
随着电子商务的发展,传统的单机计算模型难以满足海量数据的实时推荐需求,基于协同过滤的推荐算法的缺陷也越来越明显。为此,提出一种利用Spark计算模型实现分布式推荐的方法。该推荐方法采用基于谱聚类和朴素
针对红外夜视系统背景较复杂,直角坐标系下的卡尔曼滤波容易发散,且影响滤波精度的特点,在分析自适应卡尔曼滤波算法优缺点的基础上,提出了一种针对红外夜视系统目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法,此算法利用投影分
主要为大家详细介绍了Opencv基于CamShift算法实现目标跟踪,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
融合CamShift的TLD算法实现人脸跟踪.pdf
基于卡尔曼滤波的视频跟踪算法的实现
针对TLD(trackinglearningdetection)算法同时包含了跟踪、检测和学习三个部分,具有较高计算量的缺点,提出了采用Mean-Shift算法替换原TLD跟踪器部分的光流跟踪算法。该
