这是一款人脸特征点定位的插件，个人感觉比OpenCv要好用而且特征点比较稳定，需求是：虚拟物体定位人脸的可以使用，简单说就是图片(或者其他东西)可以跟随人脸一起动。希望可以帮到你加油。

交错的鼠标球 （下面是英文版本。） 多小球蹒跚跟随鼠标移动。 此项目改编自 预览效果： : 观看在我的主页上的应用效果： : 使用 请参考来将嵌入到你的网战中。 这里另外提供经过压缩后的JS： 编译 安装依赖：执行npm install 热编译（慢）：执行npm start 然后在浏览器中直接访问查看实时编译效果。 直接编译：执行npm run build 然后在StaggeredMouse目录下会另外生成一个StaggeredMouse文件夹，里面存放着编译好的Staggered-Mouse-Balls.js文件。这时你可以直接用浏览器打开StaggeredMouse/index.html查看效果。 交错的鼠标球 跟随鼠标移动的交错球。 该项目源自 实时观看： ： 在我的主页上观看效果： : 用法 请参考，将插入您的网站。 在这里，我

为什么要这样做？ 按照，ChitChats和他们的合作伙伴Asendia首先给出一个跟踪号码，该号码只有在移交给该国的快递公司之后才会更新。 但是，按照，他们最终将转到以下邮政运营商，否则它们将提供更好的跟踪信息。 作为eBay上的卖家已有近10年的时间，拥有正确的跟踪信息是一件大事，而且自从我开始进行国际运输以来，由于Asendia没有提供及时的跟踪信息，这对于eBay卖家来说是一个巨大的漏洞。反过来，让您的客户感到疑惑，不知道他们的包裹在哪里，然后当您决定使用它们时，您便要与箱子进行斗争。 以下是仅在1个月内与ChitChats一起使用Asendia的20例案例（是的，在加拿大和美国居住时我遇到了0个问题）： 从理论上讲，这不是ChitChats的错，他们只是一个中间人，这是Asendia的错，即当从一个合作伙伴到另一个合作伙伴进行移交时，没有更好地为其他邮政经营者刮屎。 但是

对象跟踪SORT 此回购探讨了在将视频作为输入时，深度学习在预测某些类型的对象中的用途。

本文研究了一种采用坐标计算算法和光敏传感器的高精度跟踪系统。 该系统旨在满足通过光纤对集中阳光传输系统进行阳光跟踪的精度要求。 该系统基于两阶段跟踪过程，该过程包括基于坐标计算算法的粗调和使用专门设计的光敏传感器进行的细调。 感光传感器的核心是一个光电二极管矩阵，它可以通过透镜聚焦准确地检测出阳光焦点的位置。 一旦完成微调，基于太阳轨迹运行趋势的预测控制过程将开始。 由于基于坐标计算算法的太阳轨迹的可预测性和光电二极管矩阵的敏锐度，因此跟踪过程稳定且准确。 最高的跟踪精度取决于光电二极管矩阵的紧凑性，并且对坐标计算算法的精度没有限制。 所提出的系统可以以小于0.3 mm的位置精度跟踪太阳的焦点

结合图像处理技术和概率数据关联（PDA）运动模型，我们开发了一种新颖的框架来解决噪声背景不佳的非机电系统的对象跟踪问题。 新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。 （2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。 我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。 合成数据和图像数据集都证明了其有用性。 引入了模型稳定性以量化模型的实用性。

In the process of eye tracking , a subject may focus on a point for a longer time, we call it fixation points, theprocess between fixation points is a saccade. Here, we investigate into the correlation between eye-tracking data andEEG(Electroencep

A survey on joint tracking using expectation-maximization based techniques

We propose a method for simultaneous 3D temperature and velocity measurement of a micro-flow field. The 3D temperature field is characterized with two-color laser-induced fluorescence particles which are tracked with micro-digital holographic particle tracking velocimetry. A diffraction-based model

H∞ tracking control of nonlinear networked systems with a novel adaptive event-triggered communication scheme