深度视觉目标跟踪综述论文：Deep Visual Tracking: Review and Experimental Comparison
2022-10-04 21:05:39
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提出了一种新的基于核的自适应目标跟踪方法，以提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性和准确性。 尺度不变特征变换（SIFT），颜色和运动特征的三个核函数的线性加权组合用于表示跟踪目标的概率分布。 外观和运动功能相结合，以增强目标区域的位置稳定性和准确性。 跟踪窗口的大小可以根据相应SIFT对的仿射变换参数进行实时调整。 为了更好地提取特征，还根据场景自适应地调整了三个核函数的权重。 实验表明，该算法能够在不同场景下成功跟踪运动目标。 此外，它可以处理目标姿态，比例，方向，视图和照明变化，并且其性能优于经典的Camshift算法，基于SIFT的方法和基于颜色SIFT的方法。
2022-10-01 02:01:46
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左右手桌面盯盘，是一款极简式的PC桌面股市盯盘软件。本程序主要功能是提供实时化的沪深股市股票价格显示，通过支持透明背景、最少化显示内容、自定义文字大小、自定义桌面位置等方式实现隐蔽化的盯盘方式，特别适合上班族、学生族等在不宜在电脑屏幕上直接大画面显示股票信息的场合使用。
本程序无需安装，双击即可使用。支持Windows XP、Windows Vista、Windows 7、Windows 8、Windows 8.1、Windows 10、Windows 11等全系列Windows操作系统。
程序首次运行时主界面位于桌面右下角。用户只需在该界面上点击右键，在“设置”对话框中添加需要关注的股票代码即可。添加好关注的股票后，本程序即可自动联网获取最新的股价信息并展示。
在“设置”窗口，还可对本程序进行一些高级配置。在“显示”页面，可以自定义需要显示的内容。默认设置为显示完整股票代码、股票名称最后2个字、股票现价、及红绿涨跌幅。如需隐蔽化的显示时，可以考虑只显示股票名称最后一个字及涨跌幅，即可使窗口尽量减小，同时其他人即使看到窗口也很难知
2022-09-30 09:07:04
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一个java编写的粒子群程序，可自行设置多个参数，并有图像跟踪粒子运行状态，已经在Eclipse上测试通过。
2022-09-24 17:00:14
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左右手桌面盯盘，是一款极简式的PC桌面股市盯盘软件。本程序主要功能是提供实时化的沪深股市股票价格显示，通过支持透明背景、最少化显示内容、自定义文字大小、自定义桌面位置等方式实现隐蔽化的盯盘方式，特别适合上班族、学生族等在不宜在电脑屏幕上直接大画面显示股票信息的场合使用。
本程序无需安装，双击即可使用。支持Windows XP、Windows Vista、Windows 7、Windows 8、Windows 8.1、Windows 10、Windows 11等全系列Windows操作系统。
程序首次运行时主界面位于桌面右下角。用户只需在该界面上点击右键，在“设置”对话框中添加需要关注的股票代码即可。添加好关注的股票后，本程序即可自动联网获取最新的股价信息并展示。
在“设置”窗口，还可对本程序进行一些高级配置。在“显示”页面，可以自定义需要显示的内容。默认设置为显示完整股票代码、股票名称最后2个字、股票现价、及红绿涨跌幅。如需隐蔽化的显示时，可以考虑只显示股票名称最后一个字及涨跌幅，即可使窗口尽量减小，同时其他人即使看到窗口也很难
2022-09-22 09:07:14
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眼圈
EyeLoop是基于Python 3的眼动仪，专门针对消费级硬件上的动态，闭环实验量身定制。积极维护该软件：鼓励用户为它的开发做出贡献。
特征
在非专用硬件上高速> 1000 Hz（无需专用处理单元）。
模块化，可读性，可定制性。
开源，完全是Python 3。
可在任何平台上使用，易于安装。
积极维护。
概述
怎么运行的
EyeLoop由两个功能域组成：引擎和可选模块。引擎执行眼动追踪，而模块执行可选任务，例如：
实验
数据采集
将视频序列导入引擎
这些模块从引擎导入或提取数据，因此分别称为Importers和Extractors 。
EyeLoop最吸引人的功能之一是其模块化：通过将模块与核心引擎结合在一起，即可轻松建立实验。因此，引擎只有一项任务：根据导入的序列计算眼动数据，并提供生成的数据以进行提取。
如何运作？如何工作？如何工作？
入门
安装
只需通过克隆存储
2022-09-21 11:32:07
47.38MB
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EMD for feature extraction
2022-09-15 09:00:21
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长期跟踪的可靠重新检测
长期跟踪中的可靠重检测中提出的重检测框架代码
重新检测跟踪器基于装订，而深度重新检测跟踪器将HCF作为基准。
对于重新检测跟踪器，只需启动Matlab并运行runTracker.m即可。 要运行后者的深度重新检测跟踪器，请下载VGG-19并按照自述文件中的说明编译Matconvnet。
该代码包括一个用于长期跟踪的通用框架。 您可以轻松地合并自己的基于DCF的跟踪器。
关于速度和性能：
由于我们的框架重新利用了基线跟踪器进行重新检测，因此速度与基线方法密切相关。 仅通过手工制作的功能，重新检测跟踪器就可以在单个CPU上达到40 FPS以上。
在不同的机器上，跟踪性能可能会略有不同（小于1％）。 这是由于可能随时间累积的较小数值效应以及由粒子滤波器引起的随机误差。 增加粒子数后，性能将略有改善，并且更加稳定。
接触
如果您有任何疑问，请随时联系
稍后将介绍
2022-09-09 10:25:10
80.52MB
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1.下载
https://trackingjs.com/
2.运行例子
纳总一下
发现效果
里面的代码为
<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>tracking.js - face hello world</title>
<link rel="stylesheet" href="assets/demo.css" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >
[removed]</scrip
2022-09-07 10:14:07
160KB
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译文
TLD：Forward-Backward Error Automatic Detection of Tracking Failures
翻译
水平有限，仅供误导。（交流贴，欢迎站内信指正。）
2022-09-05 10:47:28
1015KB
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