本系统为主动视觉跟踪系统，采用meanshift和kalman滤波相结合，能较好地在光线比较恒定的场景进行主动跟踪。-It is an active tracking system which is based on meanshift and kalman, it has a robust performance in steady environment

本次实验来源于opencv自带sample中的例子，该例子是用kalman来完成一个一维的跟踪，即跟踪一个不断变化的角度。在界面中表现为一个点在圆周上匀速跑，然后跟踪该点。看起来跟踪点是个二维的，其实转换成角度就是一维的了。 Kalman滤波理论主要应用在现实世界中个，并不是理想环境。主要是来跟踪的某一个变量的值，跟踪的依据是首先根据系统的运动方程来对该值做预测，比如说我们知道一个物体的运动速度，那么下面时刻它的位置按照道理是可以预测出来的，不过该预测肯定有误差，只能作为跟踪的依据。另一个依

ARToolKit应用实例，显示稳定的初音模型的源代码。可切换多种模型。-ARToolKit application examples, showing steady Hatsune model source code. Can switch between multiple models.