一种基于局部搜索采样的粒子滤波检测前跟踪算法

在形状分析和数据压缩中，拐点是一个重要的特征。本文提出的拐点算法包括三部分，首先由一个快速边界跟踪方法得到链码，再经过分析和计算得到拐点，最后，由一个动态长度的条带消去多余的拐点。实验表明，该方法对直

考虑到处理非线性非高斯问题的粒子滤波方法在鲁棒性和速度方面的缺点,利用meanshift算法找到后验概率的局部最优,用构成新的粒子集合来确定目标的最终位置,在不改变粒子滤波优点的同时提高了跟踪的速度。

在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法,融合后的算法在计算提议概率密度分布时,充分考虑当前时刻的量测,使粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。将此改进粒子滤波算法在“当前”统计模型框架下进行机动目标

这是一个基于粒子滤波的视频目标跟踪的matlab仿真程序，为了方便大家的使用，还特地在文件中附加了一组从视频中提取的仿真图片，需要注意的是，在tracker.m主程序中，读取图片的路径需要改成你存放图

摘　要:针对当前机动目标跟踪领域中多模型算法存在的问题,提出一种基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪算法.首先,依据前一时刻每个粒子采用的模型状态和模型间的状态转移概率,实现对当前时刻模型的采样;然后

井下环境复杂多变，射频信号易受到阴影效应、多径衰落等因素的影响。采用传统的粒子滤波跟踪方法误差较大，研究了一种基于改进粒子滤波的井下跟踪算法。初始化阶段利用第一次指纹匹配算法的定位结果来设计初始化概率

粒子滤波通常用于目标跟踪算法中；粒子滤波器是从带噪声的数据中估计运动状态，在状态空间中通过传播大量带权离散随机变量来近似概率分布并递归。

讲述了自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法！

使用粒子滤波进行目标跟踪

此乃本人精心收集的基于粒子滤波算法的目标跟踪文献,总共20篇,物有所值。