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搜索资源 - particle filter for video
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该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等,解决非线性问题的能力比卡尔曼滤波,EKF,UKF好多了,是我珍藏的好东西,现拿出来与大家共享,舍不得孩子套不着狼,希望大家相互支持,共同促进.-the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC
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We propose a novel approach for head tracking, which combines particle filters with Isomap. The particle filter works on the low-dimensional embedding of training images. It indexes into the Isomap with its state variables to find the closest templat
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自己编写的粒子滤波程序，请用户自己添加视频测试-Their own procedures for the preparation of the particle filter, please add the user' s own Video Test
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粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛有原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。
-Particle filter technology in the non-linear, non-Gaussian system demon
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the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC Model Selection MONTE CARLO that Ma Erkefu chain algorithm, which can be used for target tracking, multi-target tracking, and video tracking and positioning-the progra
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the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC Model Selection MONTE CARLO that Ma Erkefu chain algorithm, which can be used for target tracking, multi-target tracking, and video tracking -the program based on part
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本系统中VIS欠缺的SIFT_VC.lib文件。。。
http://www.pudn.com/downloads224/sourcecode/math/detail1055031.html-This is lib file, which is used in Video Intelligent System (VIS) based on the Microsoft Visual Studio 2008 compiler environment and OpenCV 2.0 library
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the Kernel Particle Filter
(KPF)—is proposed for visual tracking in image sequences.
The KPF invokes kernels to form a continuous estimate of the
posterior density function. Particles are allocated based on the
gradient information estimated
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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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本文针对摄像机运动情况下的多目标跟踪问题，提出了基于粒子滤波的跟踪算法。在粒子滤波算法基础上，将二阶自回归过程作为系统状态转移模型，HSV 颜色直方图作为观测模型，对视频中多个目标的位置、大小进行跟踪。实验结果表明，该算法能实时正确地跟踪多个目标，并对局部遮挡有较好的鲁棒性，也能在目标短暂消失导致跟踪失败后，在目标重新出现后及时捕获并继续进行跟踪。-A tracking algorithm based on particle filter is proposed to deal with mul
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HGE引擎修改。 1：dx8修改为dx9，帧率不做垂直同步，例子完整。 2：完美支持视频播放，创建视频纹理，可以随意使用。 3：添加雪花粒子系统类。 4：简单的视频滤镜，黑白、灰度。要修改代码才能看到，默认为无滤镜。 5：FLASH的支持，支持播放SWF。
注意：编译的可能会提示dxtrans.h文件找不到，解决办法注释掉该文件包含就可以！-HGE engine modifications. 1: dx8 modified dx9, not vertical sync frame, com
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粒子滤波程序，可用于目标跟踪，可以处理视频文件或是摄像头采集，仅供学习参考-Particle filter can be used for target tracking, can handle video files or camera capture reference for learning
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了适应跟踪过程中目标光照条件的变化，并对目标特征进行在线更新，提出一种将局部二元模式(LBP)
特征与图像灰度信息相融合，同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法．跟踪开始前，为了获得比较准确的目标描述，使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割；跟踪过程中，通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样，并更新特征空间参数．得到目标和背景的最优分类面；最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测．通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验，验证了文中算法的有效性．-Trac
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real time implementation for video tracking based on color using particle filter in matlab
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3D Head Trajectory using a Single Camera
Video surveillance applications need tools to track people trajectories. We present here a
new method to extract the 3D head trajectory of a person in a room using only one calibrated
camera. A 3D ellips
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基于卡尔曼滤波的视频追踪程序，粒子滤波的典型应用，改进过的算法-Typical applications for the Kalman filter-based video tracking program, particle filter algorithm improved over
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该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等-The program for a new algorithm based on particle filter, comprehensive MCMC Bayesian Model Selection is MONTE CARLO algorithm of marek s chain, used to i
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视频跟踪辅助粒子滤波程序AVPF，用于运动目标的视觉跟踪-Auxiliary particle filter video tracking procedures AVP, for visual tracking of moving objects
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该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等,解决非线性问题的能力比卡尔曼滤波,EKF,UKF好多了,是我珍藏的好东西,现拿出来与大家共享,舍不得孩子套不着狼,希望大家相互支持,共同促进--the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC
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粒子滤波理论是近年来跟踪领域的热门研究课题。在该领域，传统的卡尔曼（Kalman）滤波器是非常经典的运动目标跟踪工具。然而经典亦有其弊端，卡尔曼滤波对于非线性及非高斯环境下的工作能力相当无力。为解决这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的目标跟踪方法。其核心为以粒子(一种随机样本，携带权值)来表示后验概率密度，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，其优点在于能在追踪的过程中实现更高的精度和更快的收敛速度等。粒子滤波通过加权计算这些带有权重的随机样本来得到目标的近似的运动状态，因此对于非高斯和非线性
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