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学位论文；运动物体跟踪方法主要包括卡尔曼滤波，Mean-shift，Camshifi算法，粒子滤波器，Snake模型等；应用卡尔曼滤波方法设计了一套煤矿矿工出入自动监测系统；提出了一种新的基于高斯混合模型的颜色特征提取方法，该方法克服了现有的Camshift算法Continuousl y Adaptive eanshift中跟踪目标特征提取精确度低和计算复杂度高的缺陷-Dissertation moving object tracking methods include Kalman filt
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A paper on A Kalman Filter Based Visual Tracking Algorithm for an Object Moving in 3D
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Simulate GPS tracking Object 2D and smooth its obits by Kalman filter.
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一种基于Kalman滤波的视频对象跟踪方法
一种视频对象提取与跟踪的新方法-A Kalman filter-based video object tracking method for a video object extraction and tracking method
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implement kalman filter for tracking object
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extracting background Bit-layer-A method of achieving background is presented
which detect the moving object with statistics from complex
scene. Compared with other methods of achieving image
background, this approach can achieve and update
s
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研究了目前运动对象检测与跟踪的一些常用方法,包括时域差分法、背景差分法、基于光流场的检测方法和卡尔曼滤波、特征光流法的跟踪方法,并对各种方法进行了比较,指出其优缺点及适用范围,并给出了时域差分及背景差分方法的实验结果-Currently some of the commonly used methods to study the detection and tracking of moving objects, including difference time domain method, b
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假设一物体围绕一圆周运动，角加速度是白噪声，观测噪声也是零均值的白噪声。编程使用卡尔曼滤波器实现运动物体的跟踪。-Suppose an object around a circular motion, the angular acceleration is white noise, measurement noise is zero mean white noise. Programming using a Kalman filter to achieve tracking moving obj
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卡尔曼滤波器是一个对动态系统的状态序列进行线性最小误差估计的算法，一般用于线性系统。一般在运动跟踪领域中摄像机相对于目标物体运动有时属于非线性系统，但由于在一般运动跟踪问题中图像采集时间间隔较短，可近似将单位时间内目标在图像中的运动看作匀速运动，采用卡尔曼滤波器可以实现对目标运动参数的估计。-Kalman filter is a state sequence of linear dynamic systems smallest error estimation algorithm for lin
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CamShift Opencv CamShift Opencv -CamShift Opencv CamShift Opencv CamShift OpencvCamShift Opencv
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研究了海天线的提取和小目标检测。根据海天线区域的
灰度过渡特性，给出了一种基于背景行均值曲线突降区间的海天线定
位算法，并通过与另外三种海天线提取算法的比较和分析，得出本文
算法具有在海天线模糊、海面跌宕起伏的环境下准确快速定位海天线
的优势。
-A correlation-based tracking algorithm based on kalman prediction and adaptive reference template is discussed.
Th
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