概率数据关联（PDA）
Y
7
6
5
4
3
2
1
X
0 1 2 3 4 5 6 7
预测位置：
最邻近观测：
真实观测：
综合观测：
2022-06-10 09:38:26
846KB
1
多目标跟踪的数据关联算法研究，介绍了最近邻算法，概率数据互联算法，联合概率数据互联算法，交互式多模型概率数据关联算法等经典的数据关联算法
2022-05-24 22:35:35
2.57MB
1
最邻近数据关联（NNDA）
航迹i
预测位置
Z2
Z1
Z3
X
Y
O
残差：
统计距离：
似然函数：
最邻近数据关联算法是最早提出也是最简单的数据关联方法，它是1971年由Singer等人提出来的。
2022-04-03 10:13:55
846KB
1
matlab精度检验代码联合概率分布适应（JPDA）
该存储库包含用于域自适应的简单但有效的区分联合概率MMD（DJP-MMD）的代码。
我们通过将其嵌入联合概率域适应（JPDA）框架来验证其性能。
下图显示了DJP-MMD和联合MMD之间的区别。
更多细节请看
与传统的MMD方法相比，JPDA具有更简单的形式，并且在测量不同域之间的差异方面更有效。
在六个图像分类数据集上的实验证明了JPDA的有效性。
表1中显示了Multi-PIE数据集的平均精度。在大多数任务中，JPDA优于所有基于联合MMD的方法，与JDA相比，其准确性提高了4.69％
。
运行代码
该代码是MATLAB代码在Windows
10系统中工作的。
代码文件介绍：
demo_classify_office.m-演示文件，有关数据集Office
+
Caltech上的12个跨域图像分类任务的JPDA。
demo_classify_other.m-演示文件，数据集COIL，USPS和MNIST上的4个跨域图像分类任务的联合概率分布自适应（JPDA）。
demo_classify_pie.m-演示文件，有关数据集Multi
2022-03-14 22:17:21
52.69MB
1
最邻近数据关联（NNDA）
航迹i
预测位置
Z2
Z1
Z3
X
Y
O
残差：
统计距离：
似然函数：
最邻近数据关联算法是最早提出也是最简单的数据关联方法，它是1971年由Singer等人提出来的。
2022-03-09 16:45:47
846KB
1
传感器对量目标进行位置状态量测。进行JPDA概率数据关联及kalman滤波。
模型为假设两运动目标在x-y平面做匀速直线运动。初始位置是（4000,1200）（300,1500）速度分别是（200,200）（400,200），并在运动的位置叠加噪声。
代码有较详细的注释。
2021-11-07 16:09:51
3KB
1
使用联合概率跟踪实现多个目标跟踪，例程中使用4个目标的匀速直线运动，使用穷举法产生互联矩阵A_matrix,其中num表示可行联合事件个数，使用卡尔曼滤波实现滤波
2021-10-22 17:21:29
3KB
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