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

目标跟踪是计算机视觉和图像处理的一个重点课题,在视频监控、机器人视觉导航以及智能交通控制中具 有广泛的应用前景。通过粒子滤波技术,研究了如何整合颜色特征、前景信息和积分图运算等技术实现视频目标跟 踪的粒子滤波算法。在对目标进行分割中采用了混合高斯背景建模方法;同时结合积分直方图的计算方法对颜色特 征进行分段统计及相互遮挡的判断,实现基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化,解决跟踪中诸如遮挡、光照变化、背 景干扰、尺寸变化等难以解决的问题。实验结果表明提出的方法达到了预期目标。

针对传统的Meanshift方法在复杂条件下目标跟踪丢失问题,提出了一种将Meanshift与Kalman滤波器融合的视频运动目标跟踪算法。该算法可对跟踪加入运动目标预测,根据Meanshift跟踪结果判断是否开启Kalman滤波器的预测及滤波,能提高跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该算法可以有效改善在复杂条件下的跟踪效果,具有较好的鲁棒性

智能视频监控中目标跟踪算法研究及应用

视频目标跟踪同主要是对于视频图像中我们感兴趣的目标进行实时跟踪。 背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的背景建模技术。 在基于背景差分方法的运动目标检测中，背景图像的建模和模拟的准确程度，直接影响到检测的效果。不论任何运动目标检测算法，都要尽可能的满足任何图像场景的处理要求，但是由于场景的复杂性、不可预知性、以及各种环境干扰和噪声的存在，如光照的突然变化、实际背景图像中有些物体的波动、摄像机的抖动、运动物体进出场景对原场景的影响等，使得背景的建模和模拟变得比较困难。 背景差分法检测运动目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取。在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的 关于该资源的详细功能，可私信博主，进一步了解！

目标跟踪_opencv_根据codebook的选择对视频目标跟踪_基于改进码本的运动目标跟踪_codebook_VC++

L2-RLS基于L2范数的视频目标跟踪算法，matlab2021a，动态跟踪，背景晃动下跟踪效果良好。matlab2021a测试 %%Update Model if (size(wimgs,2) >= opt.batchsize) %%(1)Incremental SVD [tmpl.basis, tmpl.eigval, tmpl.mean, tmpl.numsample] = ... sklm(wimgs, tmpl.basis, tmpl.eigval, tmpl.mean, tmpl.numsample, opt.ff); %%(2)Clear Data Buffer wimgs = []; %%(3)Keep "opt.maxbasis" Number Basis Vectors if (size(tmpl.basis,2) > opt.maxbasis) tmpl.basis =

根据codebook的选择对视频中目标跟踪 根据codebook的选择对视频中目标跟踪 根据codebook的选择对视频中目标跟踪 根据codebook的选择对视频中目标跟踪

基于加权颜色直方图与梯度方向直方图自适应融合的粒子滤波跟踪算法 matlab仿真 直升机目标跟踪 例子，使用多特征自适应融合的 粒子滤波方法，注意这是32位系统版本，64位需要重新对c语言进行编译。

opencv目标跟踪核心代码,对做视频目标跟踪有很大的帮助