针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先，卡尔
2013-04-08 09:21
Mean Shift 是一种密度梯度的无参数估计方法，应用于目标跟踪领域有较好的性能。然而Mean Shift 算法是一
2009-05-27 15:23
该文把局部三值模式(Local Ternary Patterns, LTP)纹理特征引入Mean Shift 跟踪算法，提出了基于多特征的Mean
2009-11-11 15:54
、速度等属性的估计。例如，在视频监控系统中，卡尔曼滤波可以用于跟踪行人的运动轨迹，为行为分析和异常检测提供基础数据。 在
2024-12-16 09:11
针对经典Mean-Shift跟踪算法需要多次迭代才能达到收敛的缺点，提出一种高效的Mean-Shift跟踪算法。在使用颜色空间作为目标特征的
2011-05-24 15:25
简述卡尔曼滤波在被动目标跟踪系统中的应用
2021-10-18 10:11
针对高速飞行目标航迹跟踪问题，进行了扩展卡尔曼滤波的曲线拟和仿真试验研究。首先建立目标跟踪的数学模型，确定了系统对应的参
2023-02-15 17:25
建立了双观测站被动跟踪系统的非线性滤波模型,通过扩展卡尔曼滤波方法在该非线性模型下的具体实现步骤。分析了目标通过不同角度
2012-04-18 15:32
本文针对Mean Shift 对快速运动物体跟踪效果差，每帧中目标的起始位置选取不够理想和存在的大比例遮挡问题，提出了一种新的算法，即基于三维立体空间的Kalman M
2010-01-27 13:44
Mean Shift收敛性分析， 使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态; 以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行Mean Shift 聚类， 作为对目标的量测。 连续
2018-12-13 16:05
