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实现KALMAN滤波算法，通过跟踪，估计物体运动轨迹。-achieve Kalman filtering algorithm, by tracking estimated object trajectories.
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实现KALMAN滤波算法，通过跟踪，估计物体运动轨迹。-,matlab,matlab例程/matlab，做了仿真-achieve Kalman filtering algorithm, tracking, estimated object trajectories. -, Matlab and Matlab routines / Matlab, so the simulation
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The KLT Tracker algorithm implementation. The starting location of the object must be manually initialized. Object tracking is accomplished using two methods: simple track and advanced track.
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提取目标位置参考点和目标匹配模板；使用基于区域特征的运动目标跟踪算法获取目标位置（像素)
-Extraction of target location and target reference points match template use region-based feature tracking algorithm for moving object target location (pixels)
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检测跟踪算法，检测算法用的kim算法，跟踪用的均值偏移算法-Detecting and tracking algorithm, detection algorithm method used by kim, tracking using mean shift algorithm
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捕食者物体跟踪算法 demo
动态物体捕捉算法
未来的计算机操作界面
-Object tracking algorithm demo predator to capture moving objects future computer interface algorithms
LTD
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基于卡尔曼滤波的动态目标跟踪算法，简单实用-Kalman filter-based dynamic object tracking algorithm, simple and practical
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使用meanshift算法进行视频运动目标的跟踪。使用imcrop函数，手动标定目标图形区域，显现目标的半自动跟踪。-Meanshift algorithm using the moving object tracking. Use imcrop function, manual calibration target graphics area, showing semi-automatic target tracking.
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该代码用于实现粒子滤波视觉目标跟踪(PF)、卡尔曼粒子滤波视觉目标跟踪(KPF)、无迹粒子滤波视觉目标跟踪(UPF)。它们是本人这两年来编写的核心代码，用于实现鲁棒的视觉目标跟踪，其鲁棒性远远超越MeanShift(均值转移)和Camshift之类。用于实现视觉目标跟踪的KPF和UPF都是本人花费精力完成，大家在网上是找不到相关代码的。这些代码虽然只做了部分代码优化，但其优化版本已经成功应用于我们研究组研发的主动视觉目标跟踪打击平台中。现在把它们奉献给大家！-These codes are us
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匀速 运动的物体，由卡尔曼滤波算法实现目标跟踪。并画出效果曲线。-Uniform motion of the object, the Kalman filter algorithm for target tracking. And draw the effect curve.
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object tracking algorithm
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“Fast Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning,” In ECCV 2014的源代码，效果非常好。-In this paper, we present a simple yet fast and robust algorithm which exploits the spatio-temporal context for visual tracking. Our approach formulates the spatio-te
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本代码采用sift算法对目标物体进行追踪(追踪效果很好)-This code uses the SIFT algorithm to track the target object (tracking effect is very good)
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Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.[1]
Applications include object recognition, robotic mapping and na
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一种基于Hungarian算法的精准的线性分配(数据关联）算法，速度快，效率高，可用于多目标跟踪、大数据关联处理等领域-a algorithm based on Hungarian for linear assignment, data association, fast, efficient, suited for multiple object tracking, big data association.
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This code is a Matlab implementation of the tracking algorithm described in:
Object Tracking Using Adaptive Object Color Modeling
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The code runs on
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在基于前景检测的基于移动物体检测和车辆跟踪算法的实现中，针对广泛的应用来实现读取AVI文件，并将其分解为R，G和B组件。 执行各种操作并检测移动物体。 各个阶段的阈值决定了识别某些尺寸的移动物体的可能性。 移动物体也在其中跟踪。 MATLAB用于实现算法。 该算法用包含120帧的输入avi格式视频文件进行测试。 研究并实现了这些算法的各种应用。(In this foreground detection based moving object detection and vehicle track
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视频目标跟踪算法代码meanShift,基于均值漂移的目标跟踪算法代码(Video object tracking algorithm code meanShift)
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algorithm of object tracking
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