FYP_code Final Year Project Multi-Pedestrian tracking MATLAB 源代码

Depth_Camera_Tracking_with_Contour_Cues 论文实现方案概述目标：重现论文 [1] 算法方案内容（详见小节2. 算法实现流程

摘要：Codebox是一个图形工具，可帮助为Go函数/方法/界面创建污点跟踪模型。 您可以在图形（ web ）界面中指定污点逻辑，然后生成CodeQL污点跟踪模型以及这些模型的Go场景测试用例。 例子 创建codebox工具是为了扩展 （Go的官方CodeQL提取器和库）的污点跟踪模型。 您可以在下面找到所有由codebox生成并合并到库中的模型和测试： 污染追踪模型： : 测试： : 导入： : 有关目标的更多信息： : 注意： codebox工具及其作者与GitHub / Semmle没有关系。 这个怎么运作 # - go get go get github.com/gagliardetto/codebox # - Enter the codebox folder: cd $GOPATH /src/github.com/gagliardetto/codebox

paddle版本的tracking代码 paddle版本的tracking代码 paddle版本的tracking代码

最近唯一能够像SiamMask一样在线操作并从边界框初始化开始生成mask的跟踪器是Yeo等人的基于超像素的方法.①作者认为以往直接回归box的方法存在一定的偏差，而使用分割提取mask然后再确定box的方法能够更好的定位box 的宽高。 ②现有的跟踪器，都使用矩形边界框来初始化目标并估计其在后续帧中的位置。尽管简单的矩形很方便，但通常无法正确表示对象。

Data sample for evaluating object tracking (TrackEval).

马里奥matlab代码档案清单 自述文件-此文件smb_tracking.m-示例MATLAB脚本match_template.m-MATLAB函数track_template.m-MATLAB函数input / smb_w4-1.mp4-示例视频输入input / template.mat-包含smb_tracking.m的模板和掩码的数据文件 项目介绍 该项目是对我之前从事的模板匹配项目的扩展，该项目通过视频提要合并了跟踪。 这个想法是使用逐帧模板匹配来定位视频中的模板，并通过基于先前位置减少模板的搜索区域来优化代码。 此代码的本质是使用模板匹配功能，该功能使用平方差的缩放总和。 此模板跟踪算法的一些独特功能： 您可以指定要搜索的先前匹配模板区域周围的radius 。 您可以指定一个threshold以便可以拒绝匹配。 您可以指定radius的growth rate ，这样，如果跟踪的对象离开搜索区域， radius将围绕最后一个已知位置增长，直到再次找到模板为止。 我没有使用平方差的归一化总和，而是选择使用自己的缩放因子对SSD进行归一化。 它可以计算template在任何ima

单眼视觉测程 具有4个组成部分的单眼视觉里程表（VO）：初始化，跟踪，局部地图和束调整。 阅读《灌篮高手》后，我做了这个项目。 这也是我于2019年3月在NWU开设的EESC-432 Advanced Computer Vision课程的最终项目。 演示： 在上图中： 左侧是视频和检测到的关键点。 右侧是与左侧视频相对应的摄像机轨迹：白线来自VO；白线来自VO。 绿线是事实。 白线上的红色标记是关键帧。 点是地图点，其中红色的点是新三角剖分的。 您可以在此处下载。 报告 我的pdf版本课程报告在。 与本自述文件相比，它对算法的描述更为清晰，因此我建议阅读。 目录 1.算法 通过以下过程/算法来实现此VO： 1.1。 初始化 估计相对相机姿势： 给定视频，将第一帧（图像）设置为参考，并与第二帧进行特征匹配。 计算两个帧之间的基本矩阵（E）和单应矩阵（H）。 用的方法计算它们的对称传递误差，然后选择更好的一个（即，如果H /（E + H）> 0.45，则选择H）。 将E或H分解为两个帧之间的相对姿势，即旋转（R）和平移（t）。 通过使用OpenCV，E给出1个结果，H给出2个结果，满

即使对于有经验的用户，制定和重新制定可靠的文本查询也已被认为是信息检索（IR）中的一项艰巨任务。 大多数现有的查询扩展方法，尤其是基于隐式相关性反馈的查询扩展方法，都利用用户的历史交互数据，例如单击，滚动和查看文档的时间，来推导完善的查询模型。 进一步期望，如果我们可以通过直接在术语级别捕获用户当前的交互来实时挖掘用户的潜在查询意图，则用户的搜索体验将得到极大改善。 在本文中，我们提出了一种基于实时眼动跟踪的查询扩展方法，该方法能够：（1）利用眼动跟踪技术自动捕获用户正在查看的术语； （2）根据眼睛跟踪项并使用潜在狄利克雷分配（LDA）方法得出用户的潜在意图。 进行了系统的用户研究，实验结果证明了我们提出的方法的有效性。

卡尔曼滤波的单目标跟踪代码Python版，视频中逐帧处理。