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基于粒子滤波和均值偏移算法的目标跟踪
- 将均值偏移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中.该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值偏移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点.实验表明该算法有很好的实时性和鲁棒性.
基于Mean Shift算法和粒子滤波器的人眼跟踪
- 粒子滤波算法讲述粒子滤波过程。基于Mean Shift算法和粒子滤波器的人眼跟踪,多谢支持。-particle filter on particle filtering process. Based on the Mean Shift Algorithm and the particle filter eye tracking, Thank you for your support.
Speech Enhancement Based On AUnvoiced-Voiced Model
- 摘要：基于语音状态模型的语音增强算法是当前语音信号处理的研究热点。把通常的LPC语音模型修正后，将得到两个语音模型：时变AR 模型、时变双AR模型。但是利用这些模型增强语音时，都没有考虑到语音的清音、浊音区别。为此本文引入了语音清浊音状态空间模型，这种模型在描述语音方面比时变AR模型、时变双AR模型要强，而且物理含义明显 同时在用含噪语音信号预测纯净语音信号时，引入遗忘因子和粒子滤波算法以降低计算复杂性，减小运算量。实验证明，增强后的语音信号信噪比有一定提高．且优于传统的LPC模型.
粒子滤波算法综述
- 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述，首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题 阐述粒子滤波的原理，然后在分析采样重要性，重采样算法基础上 讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段，最后从概率密度函数的角度出发，将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较，阐明了粒子滤波的适应性， 给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用并展望了其未来发展方向。
基于多信息融合自适应粒子滤波的目标跟踪算法
- 基于多信息融合自适应粒子滤波的目标跟踪算法
基于粒子滤波算法的高速公路车辆停车检测
- 随着社会经济的发展，我国高速公路的通车里程和车流量增长迅速。然而高速公路交通事故数量和伤亡率也有逐年增加的趋势。如何降低高速公路的事故率和死亡率已成为交通管理部门亟待解决的问题。而车辆停车是高速公路交通中最关键的事件表现形式。其一是因为交通事故发生后，事故车辆最终会滞留在高速公路上，停车意味着事故已经发生，需要马上处理避免二次事故u。其二是因为车辆出了故障或者违规行驶时，也会出现停车或者慢行的现象，此时同样需要处理，以免引起交通事故。因此，对停车事件的实时检测是降低高速公路交通事故伤亡和损失的有
gjlzlv
- 基于改进粒子滤波的多目标跟踪算法研究，基于改进粒子滤波的多目标跟踪算法研究。-Based on improved particle filter for multi-target tracking algorithm, based on improved particle filter for multi-target tracking algorithm.
OnTrackingofMovingObjects
- 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
BasedOnMeanShiftAndParticleFilterObjectTracking.ra
- 基于Mean Shift算法和Particle Filter算法的目标跟踪学位论文：讨论了MeanS hift算法(均值偏移)和粒子滤波算法(Particle Filter)，分析了两种算法的特点；，分析了用运动目标检测提取目标运动特征的技术，通过增加对目标特征描述信 息，提高跟踪健壮性，并在以颜色直方图描述颜色特征的基础上，融合了目标的运动特征，设计了一种基于运动特征和颜色特征多特征融合的粒子滤波跟踪方法；用二阶直方图描述颜色特征，设计了均值偏移和粒子滤波相结合的目标跟踪技术-Based
zspf
- 详尽全面的自适应粒子滤波算法资料非常适合大家对该课题的研究-Detailed comprehensive information on adaptive particle filter is ideal for all the research projects
AAA
- 论文：基于颜色信息的粒子滤波算法实现目标跟踪。利用颜色直方图的巴氏距离。-Thesis: Based on the color information of the particle filter target tracking implementation. Using color histogram Bhattacharyya Distance.
lizilvbo
- 改进粒子滤波算法在组合导航中的应用--论文-Particle filter to improve navigation at the application
ekfslam_web_v2.0
- 虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题其中最主要的问题是需要用大量的样本数量能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter can be used as an effective means to solve the SLAM problem, but the algorithm still exist some problems in which the most important issue is the
ASRV1.19
- 虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter to solve the SLAM problem can be an effective means, but the algorithm still exist some problems. One of the most important issue is the need f
PF_review
- 粒子滤波算法的综述：首先介绍粒子滤波的特征及算法分类,然后对其关键技术进行了归纳分析,并给出了粒子滤波的一些典型应用成果,最后指出了粒子滤波技术亟待解决的一些热点和难点问题。-Summary of particle filter algorithm
ADPF
- 基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法, 在定义综合性能风险函数的基础, 推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式, 使得在跟踪过程中, 可以根据目标的机动情况在线调节粒子数, 以使跟踪性能 达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验, 结果表明, 自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法, 跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.17倍。-Based on statistical decision rules of the number of adap
PF_research
- 粒子滤波是基于序贯Monte Carlo 仿真方法的非线性滤波算法，对基本粒子滤波算法的原理实现步骤进行了详细的介绍，进行了仿真试验。-Particle filter is based on sequential Monte Carlo simulation method of nonlinear filtering algorithm, the principle of elementary particle filter algorithm to achieve a detailed int
particle_filter
- 一篇关于粒子滤波算法的硕士论文，对于学习粒子滤波很有帮助-A particle filter on the master s thesis, particle filter is helpful for learning
ParticleFilterTutorial
- 非常经典的粒子滤波文章，内包括EKF和各种粒子滤波算法介绍(Very classic particle filter article, including EKF and a variety of particle filter algorithm)