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PHD_MTT
- 多目标跟踪，PHD滤波器的使用，实现过程采用高斯混合方法-Multi-target tracking, using PHD filter realization method using Gaussian mixture
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- 实现了多高斯建模法的视频分割算法和越界检测、运动物体尺寸检测、计数等应用。算法主要由OPENCV实现。 软件目前可实现以下功能： 1）提供高斯建模法研究相应算法实现的效果的影响； 2）可以实现原视频与处理后的视频同时播放，实现跟踪； 3）实现车流量技术计数。 -To achieve a multi-Gaussian modeling method of video segmentation algorithm and cross-border detection, movin
GaussAitken
- 机动目标跟踪，GaussAitken滤波器 简谐运动物体，加性高斯噪声 Matlab程序-Maneuvering target tracking, GaussAitken filter Simple harmonic motion of objects, plus Gaussian noise Matlab program
linmember
- 本代码解决的是在线性高斯环境下的目标跟踪，给出的是势均衡多目标多伯努利滤波器的高斯混合实现，本代码能够正常运行。- This code is to solve linear Gaussian target tracking environment, Gaussian mixture is given multi-objective multi-bonuli potential equalization filter implementation, this code to run prope
street1
- 对红外热感相机采集的图像进行处理，采用混合高斯模型进行前景提取，实现对画面里人的跟踪-Infrared thermal camera captured images are processed using Gaussian mixture model foreground extraction, to achieve the picture tracking
GMM
- 针对摄像机固定下的复杂背景环境，对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割，实现运动目标检测和跟踪。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。-For c
C
- 上传的资料包括c语言设计的高斯消元法，RSSI方法测距跟踪处理，排序法，c实现的拟合算法，利用左边算最小二乘法系数-Upload information, including c language design Gaussian elimination, RSSI methods ranging tracking processing, sorting method, c achieve fitting algorithm, using the least squares method calc
partical-filter
- 这是用于目标跟踪的粒子滤波代码， 非高斯非线性，其中将扩展卡尔曼滤波与粒子滤波进行比较-The partical filter code is used for target tracking, which is nonlinear and non-gaussian.Andthe extended kalman filtering are used for compared.
Gmm
- 利用高斯混合模型（gmm）实现了目标与背景的分离以及前景的跟踪。-Gaussian mixture model (gmm) to achieve the objectives and background of the separation and the prospect of tracking.
tgpr_matlab
- 视觉跟踪方面2014年ECCV会议，Transfer Learning Based Visual Tracking with Gaussian Processes Regression这篇文章的源代码-source code of Transfer Learning Based Visual Tracking with Gaussian Processes Regression，ECCV 2014
MCMC_tracking
- 主要是根据carmi,septier and godsill在2012年发表的一篇文章的源程序-the algorithms coded in thisfile are proposed in carmi,septier and godsill, The Gaussian mixture MCMC particle algorithm for dynamic cluster tracking
fenpang_v47
- 高斯白噪声的生成程序，最小均方误差等算法的MSE的计算,多目标跟踪的粒子滤波器。- Gaussian white noise generator, Minimum mean square error MSE calculation algorithm, Multi-target tracking particle filter.
kaokiu
- 主要是基于mtlab的程序，高斯白噪声的生成程序，均值便宜跟踪的示例。- Mainly based on the mtlab procedures, Gaussian white noise generator, Example tracking mean cheap.
background-subtract--of-gauss
- 混合高斯背景建模程序，实现视频图像实时背景建模和目标跟踪-Gaussian mixture background modeling procedures to achieve real-time video image background modeling and target tracking
singletarget
- Suite of MATLAB based RFS filtering/tracking codes. The file contains single target filters thus Single target filter gms -Gaussian mixture solution for linear Gaussian models, ekf - EKF approximation for non-linear models ukf -UKF approximatio
filter-in-video-sequences
- 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
test2.cpp
- 首先基于高斯模型进行目标分割，接着将分割出的前景信息作为跟踪目标，实现前景目标的实时跟踪。-Firstly, the target segmentation is performed based on the Gaussian model, and then the foreground information is used as the tracking target to realize the real-time tracking of the foreground target.
hingfai_V8.8
- 高斯白噪声的生成程序，快速扩展随机生成树算法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。- Gaussian white noise generator, Rapid expansion of random spanning tree algorithm, Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm.
taonen
- 高斯白噪声的生成程序，多目标跟踪的粒子滤波器，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码。- Gaussian white noise generator, Multi-target tracking particle filter, Including the final calculation of the compressed image peak signal to noise ratio and compression of the source.
lunbai
- 部分实现了追踪测速迭代松弛算法，高斯白噪声的生成程序，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比。- Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, Gaussian white noise generator, Including compression ratio, image restoration computing uptime and peak signal to noise ratio.