4篇文章：Multiple Object Tracking Using K-Shortest Paths Optimization；Moving target classification and tracking from real-time video；高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用；基于特征迹的密集多目标自适应视频跟踪-4papers:Multiple Object Tracking Using K-Shortest Paths Optimization；Moving ta

K-shortest path mining with c-K-shortest path mining with c++

目标跟踪第t帧图像，目标特征，噪音参数，粒子窗口 1. 在第一帧选定跟踪区域，将图像由rgb转成hsv，计算目标的特征模型； 2. 初始化粒子，用超像素计算粒子的特征； 3. 通过emd计算粒子所在位置区域特征计算与目标特征的相似度； 4. 根据emd计算粒子的权重，归一化权重，新的目标位置是所有粒子的位置和权重乘积的和； 5. 建立新目标的特征模型，计算emd。 6. 更新噪音参数； 输出：目标位置，更新参数，新的粒子窗口 -Multiple Object Tr