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Scale and Orientation Adaptive Mean Shift Tracking
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Gary R．Bradski提出CamShift算法，即"Continuously Adaptive Mean-Shift"算法。是以颜色直方图为目标模式的目标跟踪算法，可以有效地解决目标变形和部分遮挡的问题，而且运算效率很高。在视频跟踪过程中，CAMSHIFT算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图，并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。-Gary R. Bradski CamShift proposed algorithm,
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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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采用一种快速收敛变步长LMS（Least mean square ） 自适应最小均方算法matlab源程序，其中算法所做的工作是用FIR 滤波器的预测系统，对IIR系统进行预测，如果阶数越高越能逼近被预测系统。-Using a fast convergence of variable step size LMS (Least mean square) adaptive least mean square algorithm matlab source, one of algorithm is t
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A paper on Algorithm for Tracking of Fast Motion Objects with Adaptive Mean Shift
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本文提出一种基于改进图模型的自适应道路跟踪算法,利用基于边缘置信度的均值偏移
算法,将图像划分为具有准确边界的若干同质区域,以这些区域为结点构建改进图模型,然后根据道路/非路模型统计信息,采用
Graph Cut 方法获得最终的二值图。该算法将Graph Cut 和均值偏移方法有效融合,以克服各自缺点,并通过道路/非路模型自更
新使得该算法可有效适应室外环境下复杂场景变化。-Two dimension road following is a crucial task of visio
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它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是"Continuously Apaptive Mean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果-It is MeanShift Algorithm, called continuous adaptive MeanShift algorithm, CamShift algorithm stands for "Continuously Apaptive
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卡尔曼滤波和自适应窗口的均值偏移算法跟踪目标-Kalman filtering and adaptive window mean shift algorithm to track the target
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用卡尔曼滤波和自适应窗口的均值偏移算法再结合Bhattacharyya系数粗定位实现视频目标跟踪-Kalman filtering and adaptive window mean shift algorithm combined with coarse positioning Bhattacharyya coefficient for video tracking
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目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,日益广泛应用于科学技术、国防安全、航空、医药卫生以及国民经济等领域。实现目标跟踪的关键在于完整地分割目标、合理提取特征和准确地识别目标,同时,要考虑算法实现的时间,以保证实时性。当视频图像中被跟踪目标发生姿态变化,存在旋转或部分遮挡时,简单的灰度模板或者Hausdorff距离匹配一般很难达到实时跟踪目标的要求,出现误匹配或者跟踪丢失的情况,而且跟踪效率较低。Gary R.Bradski提出的CAMSHIFT[1](Continu-ously Adaptive
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This contained BG/FG detection(simple version and adaptive background mixture models), blob tracking(connected component tracking and MSPF resolver, mean shift, particle filter), Kalman filter using OpenCV. It can be helpful who studying object detec
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在基于Mean-Shift的目标跟踪算法中，尺度自适应机制是算法研究的一个重要方向。一种典型的方法采
用Lindeberg的尺度空间理论以获取目标尺度信息。但现有算法中将尺度由2．D矢量压缩为1一D量，未能精细地
刻画目标仿射变换时的尺度变化，从而限制了算法的适用范围。为此，该文将尺度维1．D滤波推广至2一D，构造得
到了相应的垂D尺度空间，并利用窄间维和尺度维的Mean-Shift交替迭代，实现了同时在空间位置和尺度方向对
目标的有效跟踪，提高了算法在目标尺度变化时的自适应性，
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提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法，通过
迭代来搜索目标，从而实现对运动目标的跟踪。-Adaptive moving target tracking method based on particle filter. The mean-shift algorithm is an optimal gradient descent method, through an iterative search for the target in order t
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人脸自适应跟踪检测，包含目标检测和基于mean—shift法的目标跟踪-Adaptive Tracking Face Detection
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一个比例和方向自适应均值漂移跟踪算法（SOAMST）
提出本文所要解决的问题，如何估计的规模和方向
改变均值漂移下的目标跟踪框架。在原来的均值偏移
跟踪算法，可以很好地估计目标的位置，规模的同时，
方向的变化，不能自适应估计。考虑到图像（重量）
是来自于目标运动模型和候选模型可以代表的可能性，一个
像素属于目标，我们证明了原来的均值漂移跟踪算法可以
推导出的重量图像的零阶和一阶矩。随着零阶
矩和目标模型和候选模型之间的Bhattacharyya系数，
提出了简
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基于模块和方向的自适应均值漂移算法,的规模和方向自适应的Mean Shift跟踪，广泛
实验来证实所提出的方法，并验证其可靠性
规模和方向变化的目标。-Scale and Orientation Adaptive Mean Shift Tracking,Extensive
experiments are performed to testify the proposed method and validate its robustness to the
scale and ori
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这篇文章讲述了一种自适应的均值移动算法，展示了这种方法的优势之处，对研究这方面的学者会有很大的启发-An Adaptive Mean-Shift Analysis Approach
for Object Extraction and Classification
From Urban Hyperspectral Imagery
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Camshift（即 Continuously Adaptive Mean-Shift 算法，是一种运动跟踪算法）算法原理和C++实现代码-Camshift (ie " Continuously Adaptive Mean-Shift" algorithm, a motion tracking algorithm) principles and implementation code C++
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Camshift它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是 Continuously Adaptive Mean-SHIFT ，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去。-CAMSHIFT it is improved meanshift algorithm, called for
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通过手动框选目标区域，然后进行自动跟踪，使用的算法是Camshift，自适应均值漂移(By manually selecting the target area, then automatic tracking, using the algorithm is Camshift, adaptive mean shift)
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