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condesation
- 基于OPENCV的Condensation目标跟踪算法，可任意设置HSV颜色阈值和粒子滤波数量，通过该算法掌握Condensation以及经典粒子滤波算法的精髓。
aaaa
- 一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法
objecttrackingbasedonparticleandmeanshift
- 本文介绍的是基于粒子滤波和均值偏移算法的目标跟踪.结合创新的算法克服了两种算法各自的缺陷,鲁棒性和实时性得到了很大的提高.
Kernel_particle_filter_for_visual_tracking
- 详细介绍了KPF(核粒子滤波)算法在视觉目标跟踪中的应用，并与标准的PF进行比较，能得到更好的估计值，鲁棒性也较好。
ParticleEx5
- 也是一个EKF和粒子滤波在目标跟踪方面的效果比较，比较实用，本来想留着，捐了！
particle_filter_tracking
- 基于粒子滤波原理，选取颜色特征对目标进行描述，实现视频目标的实时跟踪，效果较好。
texture_based_particle_filter_tracking
- 基于粒子滤波原理，选取纹理特征对目标进行描述，实现视频目标的跟踪。
PF_with_clutters
- 在粒子滤波加颜色直方图实现了视频目标跟踪的基础上，加了遮挡处理。即当目标被遮挡的时候进行了特殊的处理，当目标重新出现的时候能够继续对目标进行跟踪，不失跟。
ParticleFilter
- 粒子滤波（ParticleFilter）跟踪算法，可以跟踪主动镜头下的目标，效果非常好！
particle-mubiaogenzong
- 一篇文章，是关于粒子滤波在目标跟踪中的应用。
LeeTracking1.0
- 目标跟踪的基准测试，粒子滤波的
Untitled2
- 这是一个粒子滤波跟踪目标的程序，他能有效地跟踪目标，实现实时性，鲁棒性，准确性-This is the goal of a particle filter tracking program, he can effectively track the target in real time, robustness, accuracy
@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
Multi-targetTracking
- 一篇关于多目标跟踪的文章，结合了Meanshift和粒子滤波两种常用的方法-A Multi-target Tracking Method Based on Mean-shift and Particle Filter
Untitled
- 使用粒子滤波的matlab的实现，可以跟踪目标-Particle filter
Particrecast
- 粒子滤波实现无线传感器网络目标跟踪预测Particle filter target tracking wireless sensor networks Forecast-Particle filter target tracking wireless sensor networks Forecast
pritical
- 基于粒子滤波的视频目标跟踪技术研究论文，很详细了说明了-Particle filter based target tracking in video research paper, a very detailed descr iption of the
pf
- 粒子滤波算法代码,用于目标跟踪,基于粒子滤波算法的动目标跟踪-particle filter used in object tracking
1212
- 目标跟踪，粒子滤波，纹理提取，特征提取，希望大家拟作参考，有所启发-Particle filter tracking particle filter selection selected texture texture texture tracking particle filter to track selected
PF-MT-by-Vaswani
- Iowa大学的Vaswani使用水平集和粒子滤波的方法跟踪目标轮廓，对变形物体有很好的跟踪效果。-University of Iowa Vaswani using the particle filter and the level set method to track the target profile, the deformation of the object have a good tracking results.