# 均值偏移跟踪
基于卡曼滤波与均值偏移算法的目标跟踪
基于卡曼滤波与均值偏移算法的目标跟踪
基于尺度自适应均值偏移优化的TLD跟踪算法
为解决目标在形变、遮挡和快速运动时所导致的跟踪失败,在经典TLD算法的框架下,使用尺度自适应均值偏移算法重新设计跟踪器,提出了M
遮挡情况下基于Kalman均值偏移的目标跟踪
遮挡情况下基于Kalman均值偏移的目标跟踪
论文研究结合稀疏表示和均值偏移的运动目标跟踪算法.pdf
为了当出现目标尺度变化、方向变化、环境光照变化、目标部分遮挡等问题时，使得视觉跟踪算法具有更好的鲁棒性，提出一种结合稀疏编码和空
论文研究半监督均值偏移.pdf
半监督均值偏移，徐广敏，陈松灿，均值偏移是一个有效的非参数无监督聚类方法，并已获得深入研究与广泛应用。当聚类过程中利用了部分标号
论文研究半监督均值偏移.pdf
半监督均值偏移，徐广敏，陈松灿，均值偏移是一个有效的非参数无监督聚类方法，并已获得深入研究与广泛应用。当聚类过程中利用了部分标号
均值漂移目标跟踪
本文将详细的说明MeanShift的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出MeanS
meanshift均值漂移目标跟踪
用均值漂移算法实现目标跟踪，均值漂移算法是一种基于核函数估计的无参数算法，它无需估计整个区间的概率密度也无需知道区间内样本的分布
均值漂移目标跟踪算法
均值漂移目标跟踪算法，选定目标后，一直跟踪目标
基于均值漂移法的目标跟踪
利用Mean Shift（均值漂移）算法对Car_Data文件夹中的视频帧序列实现目标跟踪，待跟踪的目标为场景中的车辆，初始目标