Person tracking by yolov5.rar

这是一个实时的目标跟踪代码，里面有matlab_gui形式、Raspberry（树莓派Pi）和python源码，感兴趣的可以下载玩玩。

上下文感知CF跟踪 作者：马蒂亚斯·穆勒（Matthias Mueller），尼尔·史密斯（Neil Smith）和伯纳德·加纳姆（Bernard Ghanem） 项目网站： ： 个人网站： 许可：请参阅许可文件 如果您使用其中任何一项，请引用： 马蒂亚斯·穆勒（Matthias Mueller），尼尔·史密斯（Neil Smith），伯纳德·加纳姆（Bernard Ghanem） “上下文感知关联过滤器跟踪” 计算机视觉和模式识别会议（CVPR 2017）[口服] 在测试序列上运行跟踪器 每个跟踪器都带有OTB100的一个序列。 只需运行功能run_tracker即可。 如果要运行其他序列，请将其文件夹复制到sequence文件夹。 然后在run_tracker函数中更改视频名称。 在OTB基准上运行跟踪器 将跟踪器复制到基准的文件夹跟踪器中。 将以下内容添加到config_

基于DNS方法，利用front-tracking模型在matlab中实现了水滴下落的仿真

前端目标捕获tracking包，有案例

贝叶斯神经网络预测：使用动态贝叶斯神经网络预测连续信号数据和Web跟踪数据。 与其他网络架构相比

跟踪导航方面的权威巨著，绝对值得收藏！强烈推荐！ Estimation with Applications to Tracking and Navigation 【原书作者】： Yaakov Bar-Shalom, X.-Rong Li, Thiagalingam Kirubarajan 【ISBN 】： ISBN-10: 047141655X / ISBN-13: 978-0471416555 【页数 】：584 【出版社】 ：Wiley-Interscience，即John Wiley & Sons Inc. 【出版日期】：June 8, 2001 【文件格式】：PDF 【定价】: $116.95

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大多数现代跟踪器的核心部件是识别分类器，其任务是区分目标和周围环境。为了应对自然图像的变化，这个分类器通常使用翻译和缩放的样本补丁进行训练。这样的样本集充满了冗余——任何重叠的像素都被限制为相同的。基于这个简单的观察，我们提出了一个分析模型的数据集的数千个翻译补丁。通过证明所得到的数据矩阵是循环的，我们可以用离散傅立叶变换对其进行对角化，从而将存储和计算都减少了几个数量级。有趣的是，对于线性回归，我们的公式相当于一些最快的竞争跟踪者使用的相关滤波器。然而，对于核回归，我们推导了一种新的核相关滤波器（KCF），它与其他核算法不同，具有与线性相关滤波器完全相同的复杂性。在此基础上，我们还提出了一种基于线性核的线性相关滤波器的快速多通道扩展，我们称之为双相关滤波器（DCF）。KCF和DCF在50个视频基准测试中都优于诸如strike或tld之类的顶级追踪器，尽管它们以每秒数百帧的速度运行，并且在几行代码中实现（算法1）。为了鼓励进一步的发展，我们的跟踪框架是开源的。

Guibo Zhu在IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS上发布的文章，可以帮助大家计算机视觉方面研究