多目标跟踪 JPDA~!!初学者可以学习的不错

基于camshift跟踪算法，使用鼠标框选多个目标进行跟踪

JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助 JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助

信息隐藏是利用人类感觉器官对数字信号的感觉冗余和图像、语音等信源的数字冗余特性，将秘密消息隐藏在载体中进行传递，使观察者和监视系统无法觉察到信息的存在，以实现隐蔽通信等功能的技术。载体可以是文本、图像、语音、视频、IP数据报等。 隐写分析（steganalysis）是指在已知或未知嵌入算法的情况下，从观察到的数据检测判断其中是否存在秘密信息，分析数据量的大小和数据嵌入的位置，并最终破解嵌入内容的过程。 第一步是构建Stego。本文首先介绍了JPEG图像隐写术的发展状况，概略的介绍了JPEG图像的结构以及隐写检测思路。然后深入分析nsF5和J-UNIWARD的隐写代码及其原理，运用两种修改后和完善后的代码构建隐秘图像库Stego。 第二步是进行特征的提取。由于DCT特征在特征维数相对比较低的同时，具有相对更高的效率，有助于实验过程的便利及提高最终结果的成功率，所以选取DCT特征作为训练分类器的依据。我们使用残差图像的离散余弦变换（DCTR）算法分别对构建的cover和stego图像库提取信息。DCTR算法用JPEG中的DCT基来获得残差直方图，因此特征提取只需要计算64个8x8核DCT基，利用这些卷积核与解压JPEG图像卷积得到一个二维矩阵，然后将这个二维矩阵量化、截断得到子图像，最后根据这些子图像提取出直方图特征，再将这些直方图特征通过对称性原则对其进一步压缩，融合成8000维的特征向量。 第三步：因为待检测的jpeg图像可能采取两种不同的隐写算法，所以我们采用通用盲检测的方法进行检测。通用盲检测的优点是对多种类型的隐写算法有效，适应性强，经过样本学习，对未知算法或新算法有效，具有泛化能力，期间尝试应用Libjpeg提取JPEG质量因子来提高检测的正确率。同样，通用盲检测也有缺点，相对于针对特定隐写的检测算法来说，可靠性低一些，检测可靠性随嵌入信息的减少剧烈下降，检测前需要学习，需保证训练数据和测试数据统计上的一致性。我们采取集成分类器，通过集成分析投票的方式来提高检测结果的可靠性。结果是根据投票结果来确定的，投票值的大小不同表明检测对于图片是否被隐写的确定程度不同，我们认为值在0左右徘徊的是不确定的项，所以决定将投票值10以下的也认为是未隐写的图片，结果略有提高，最终正确率为0.731。

目标跟踪数据处理是导航、制导和测控的核心组成部分。本文以航空雷达 目标测控后台数据处理为背景，以飞机稳定的主动飞行过程为研究对象。通过 对点迹和航迹的相关处理，得到最贴近实际目标的运动轨迹。分析目标的运动 轨迹，估计目标运动意图，实现目标跟踪，为相应的指挥决策奠定基础。

基于检测的多目标跟踪，可自定义类别进行训练、测试。效果不错，可达实时。算法应用keras/torch编码，逻辑清楚，配有代码解析图，适合多目标跟踪入门新手。

多目标跟踪源码，运动目标跟踪，代码,适用于桌面平台

代码使用vs2010 + opencv2.2开发，可以检测目标、跟踪多个目标

这个工具可以对连续的图片集或者一个视频进行半自动化标注，可以用来标注目标检测和多目标跟踪需要的数据，所谓半自动化，是针对多目标跟踪数据集的标注来说的，就是不用每一帧都重新标目标，且能通过内置的多目标跟踪算法自动预测出下一帧的目标位置并与上一帧的目标编号一一对应，只需手动对自动预测的框做微调即可，非常快捷，亲测一小时标注500-1000张完全没问题。

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