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基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现

推荐大家看论文《An adaptive color-based particle filter》 这次我直接截图我的硕士毕业论文的第二章的一部分,应该讲得比较详细了。最后给出我当时在pudn找到的最适合学习的实现代码 代码实现: 运行方式:按P停止,在前景窗口

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粒子滤波概述

粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods),它是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布,是一种顺序重要性采样法(

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《中国人工智能学会通讯》——11.70 基于黎曼流形稀疏表示的视觉目 标跟踪方法

11.70 基于黎曼流形稀疏表示的视觉目 标跟踪方法 如引言所述,视觉目标跟踪中表观建模主要分为目标表示和统计建模两部分。上两节主要关注的是在跟踪中如何设计一种有效的统计模型。本节主要关注的是表观建模中的目标表示策略。近年来,稀疏表示作为一种有效的物体中层表

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《中国人工智能学会通讯》——11.67 视觉目标跟踪中的表观建模研究

11.67 视觉目标跟踪中的表观建模研究 视觉目标跟踪(Visual Object Tracking)是指在图像序列中根据视频信息在空间或时间上的相关性,对特定目标进行检测、提取并获得目标的位置参数,如目标质心的位置、姿态、形状、轨迹等[1] 。根据跟踪结果

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计算机视觉中,究竟有哪些好用的目标跟踪算法(上)

相信很多来到这里的人和我第一次到这里一样,都是想找一种比较好的目标跟踪算法,或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解,虽然这个问题是经典目标跟踪算法,但事实上,可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的tracker(目标跟踪算法),而是那些即将成为经典

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视觉跟踪综述

视觉跟踪综述 目标跟踪是绝大多数视觉系统中不可或缺的环节。在二维视频跟踪算法中,基于目标颜色信息或基于目标运动信息等方法是常用的跟踪方法。从以往的研究中我们发现,大多数普通摄像头(彩色摄像头)下非基于背景建模的跟踪算法都极易受光照条件的影响。这是因为颜色变化在

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