基于粒子滤波器的视频目标跟踪（哈工大博士论文）多区域联合粒子滤波器算法 +概率预测与分类结合的目标跟踪定位方法+粒子滤波器中自适应多特征融合的目标外观特征表示方法+短道速滑滑行数据测量系统

经典自适应算法 用LMS算法求最佳权值

传统的Census+Hamming距离立体匹配算法往往由于将邻域像素等同对待，从而缺少足够的匹配信息，造成较高的误匹配率。对此提出了一种自适用加权的Hamming距离算法，通过引入邻域像素空间距离，使在距离测算时将邻域像素分等级计算，丰富了匹配图像的信息。并且使用梯度图像像素之间的距离作为聚合代价计算的权值，实验证明其对于噪声有一定的抗干扰性，并且能够很好地反映纹理等信息，同时引入稀疏聚合窗口来减少算法的复杂度。最后进行亚像素插值增大匹配的正确性。通过对比试验证明，此算法不仅能够提高匹配的准确性和抗干扰性，还能减少算法的复杂度，适用于实时的立体匹配。