传统核窗宽固定的mean shift跟踪算法不能很好地对尺寸变化的目标进行有效的跟踪。在结合增量试探法和梯度方向检测的基础上，提出了一种适应带宽的mean shift目标跟踪算法。算法能够对逐渐放大和逐渐缩小的目标都能够进行有效的跟踪，解决了增量试探法难以很好地对放大目标进行自适应带宽跟踪的问题，提高了自适应带宽跟踪的准确性。两段不同场景下的运动目标跟踪实验，证实了该算法的有效性。

文件夹包含了均值漂移算法的详细讲解，配有PPT，论文及论文中算法的matlab实现，对初学者有很大帮助

将传统均值漂移算法进行改进，针对有遮挡，目标快速变化以及目标尺度变化等情况进行改进

均值漂移聚类matlab代码全局固有对称性的组表示 代码 这些代码是本文算法的核心部分。 对于本文，您可以从我们的项目页面下载：。 该代码已在Win7 x64 + Matlab 2012a (32 bit)上进行了测试。 提供的代码仅供学术使用。 使用率 运行demo_C2Shape.m以计算和可视化马模型上的全局折返内在对称性。 运行demo_moreSymmetriesShape.m以计算和可视化表模型上的所有全局固有对称性。 引文 如果您在研究中使用我们的代码，请引用： @article {Symmetry-PG-2017， title = {全局固有对称性的组表示}， 作者= {王辉和黄辉}， journal = {计算机图形学论坛（太平洋图形学）}， 音量= {36}， 数字= {7}， 年= {2017}， } 致谢 代码的某些部分来自Internet，以下是原始URL： 测地距离： 均值漂移聚类： nn搜索： b2r.m： HKS.m： 接触 如有任何问题，请随时与（慧王）联系！

均值漂移聚类matlab代码使用从卷积自动编码器中学到的功能进行无监督图像分割 通过训练深度卷积自动编码器，已经从图像中学到了一些有用的功能。 我们使用PCA进行了特征变换。 最后，采用均值漂移聚类算法以无监督的方式对图像进行分割。 EDISON分割：基于EDISON工具箱的图像分割 均值漂移马替代方案：Weizmann马数据集下均值漂移聚类的替代试验 Training BSDS500 ：BSDS 500数据集下的培训网络代码 训练马：Weizmann马数据集下的训练网络代码 可视化PCA功能：可视化PCA转换后的功能 替补：计算图像分割的BSDS测试分数 EDISON matlab接口：用于均值漂移聚类的matlab包装器

遥感影像均值漂移分割算法的并行化实现.pdf

均值漂移用于图像分割，测试运行通过，分割效果较好

基于OpenCV的均值漂移滤波实现

本代码是利用MATLAB编写的基于meanshift（均值漂移）算法的彩色图像分割代码。

为设计一种可自动跟踪、避障的无人机视觉导航技术，将无人机同时搭载双目和单目摄像头：单目摄像头采集无人机相对于被跟踪物体的图像，并采用经Kalman预测器优化的连续自适应均值漂移算法对目标进行有效跟踪；双目摄像头实时采集无人机前进方向上的图像信息，并利用SGM算法计算深度图以分割出无人机前进方向上的障碍物信息。无人机在跟踪目标物体的同时，可自主避开行进方向上的障碍物。实验结果表明，该方法可以有效引导无人机持续、精确地对目标物体进行跟踪，并在跟踪过程中及时躲避前进方向上的障碍物。