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paticale_filter_and_pose
- 粒子滤波器和姿态处理的论文，这是粒子滤波的实现,可以实现基本的粒子滤波的算法,也就是用MARLAB实验粒子滤波的程序. -particle filter and posture of paper, which is the realization of particle filter, can achieve basic particle filter algorithm, which is used MARLAB experimental particle filter procedure
ParticleEx1
- 粒子滤波器是基于序贯Monte Carlo仿真方法的非线性滤波算法,可以解决所以线性，非线性问题。
partFiltDemo
- 粒子滤波器源代码，有助于学习。附有图像序列。
demo1
- 很不错的粒子滤波器入门程序，在一个外国网站下载的
particlefilter
- 几个粒子滤波的粒子。包括普通的粒子滤波和基于扩展卡尔曼滤波器的粒子滤波器源程序。
AnalysisandRealizationoftheParallelGPF
- 本文档的标题是并行高斯粒子滤波器结构分析和实现。本文针对粒子滤波器计算量大、实时性差的问题分析了高斯粒子滤波的并行结构,并以一个简单实例为背景介绍了高斯粒子滤波器在集群计算机上的应用实现。是一篇很好的论文
BPF_1_3
- 用粒子滤波器实现的多运动员跟踪，包含了data文件
matlabcodeofparticlefilter
- matlab实现的粒子滤波器源代码，多若干实例并有与Kalman滤波器性能的比较
GeneticResamplingParticleFilter
- 遗传重采样粒子滤波器,比较新的一篇GA重采样的算法研究类文章!
bot703
- 目标跟踪中的粒子滤波器进行了100次Monte carlo 仿真（输出航迹图和误差曲线）
particalfilter
- 粒子滤波器（particle filter）程序，用粒子滤波器跟踪运动物体。
SequentialTracking
- 基于序贯蒙特卡罗方法的人体跟踪程序，对于学习蒙特卡罗粒子滤波器的人有重要参考价值。
Improved_partilce_filter
- 采用误差校正算法改进的粒子滤波器，主要解决粒子滤波局部滤波发散的问题
particle_filter
- matlab环境下粒子滤波器demo，解压后可直接运行
function-ParticleEx1
- 粒子滤波器与滤波卡尔曼滤波是常用的滤波算法，粒子滤波常用于非线性，非高斯-Particle filter and filter Kalman filter is commonly used filtering algorithm, particle filter commonly used in non-linear, non-Gaussian
@ukf
- unscented kalman滤波器程序，相对比较基础，可以结合例子学习，有助于初学者学习-unscented kalman filter procedure, the relative basis of comparison, examples of learning can be combined to help beginners learn
@pf
- 粒子滤波滤波器程序，相对比较基础，可以结合例子学习，有助于初学者学习-Filter particle filter procedure, the relative basis of comparison, examples of learning can be combined to help beginners learn
FaceDetectionandHeadTrackinginVideo
- 清华大学学位论文；将树状多视角人脸检测器引入粒子滤波器的概率跟踪框架，提出了一种融合了检测信息的跟踪方法；对粒子滤波器的基本算法作扩展，提出了一种融合不同状态量的多个观测模型的方法-Degree Thesis, Tsinghua University the tree multiview face detection probability of the introduction of particle filter tracking framework, a combination of d
ekfukf
- ekf,ukf等滤波器的工具箱，非常实用，适合初级，中级，高级人群使用-ekf, ukf toolbox so the filter is very useful for beginner, intermediate and advanced groups to use
Two-level-Particle-Filter-Based-Lane-Detection-for
- 提出了基于2层粒子滤波数据融合的道路检测框架.通过道路检测算法的2个主要模块:特征 提取和道路参数估计,同时引入粒子滤波算法,并以支持向量机(SVM)识别道路模型、初始化粒子滤波器提高算法的环境适应性,以期找到基于机器视觉的道路检测算法在鲁棒性和实时性之间更好的平衡点. -Since the normal monocular-vision based lane detection algorithms for outdoor applications sel- dom conside