各种目标跟踪算法程序（KF，EKF，UKF） 附有pdf说明文档及示例

使用opencv3.4，测试KCF单目标跟踪，代码经过编译测试，可正常执行，修改了网络上一些代码错误。该代码上传错误

本资源为随机有限集学习的matlab代码资源，如不能运行，请私聊联系博主！主要内容为随机有限集在多目标跟踪领域的应用，有PHD、Bernoulli、Cbmember、Glmb滤波的实现。

east_model_weights_3T736.zip

实现稳健的目标跟踪，建立有效的目标在线模型至关重要。针对现有在线学习跟踪算法缺乏对目标观测信息是否有效的判断，提出了一种简单且高效的解决方法。利用正负样本构建目标在线模型，基于压缩感知理论从多尺度图像特征空间提取特征信息完成目标表征之后，由随机蕨分类器进行分类并通过一种特征置信度度量策略来确定在线更新速率，最后由目标在线模型判断输出置信度最高的样本，此外还建立了一种遮挡反馈机制来决定是否更新目标在线模型。实验结果表明，该方法在目标被长时间遮挡、光照变化等情况下均能完成稳健跟踪，在320 pixel × 240 pixel 大小的视频序列中处理速度保持在30~50 frame/s左右，可以满足实时应用的需求。

JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助 JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助

毕设的时候要用到vot2019，当时网上的资源都没有整理好完整的，或者少了groundtruth.txt，这里我整理好了这60个序列，对应的groundtruth.txt文件也都放上去了

KCF、DSST、SAMF在OTB100平台上测试的run_tracker.m

解决了官网下载cmake速度极慢且国内镜像网站没有该资源的问题

基于特征点的图像匹配方法的关键是准确快速地将可靠的特征点提取出来。经典归一化互相关匹配法属于基于特征点匹配方法中的一种，归一化互相关匹配法具有操作简单，匹配精度高等优点，但其计算量庞大，难以满足实时跟踪的要求。提出了一种基于序贯相似性检测的归一化互相关快速匹配方法，并对提出的改进方法进行实验验证。实验表明，该方法可以准确快速的进行特征点匹配，减少了算法的计算时间，有效地减少了发生误匹配的概率。