实现了1D,2D,3D空间自由度下的运动参数的扩展Kalman滤波算法，文章2008 IROS Visual SLAM for 3D Large-Scale Seabed Acquisition Employing Underwater Vehicles的具体实现。-a novel technique to align partial 3D reconstructions of the seabed acquired by a stereo camera mounted on an au

运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值。目前的研究多基于背景静止的情况，对背景发生移动的情况研究较少。提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法，首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景。然后使用差分的方法进行运动区域检测，并将其与图像分割技术相结合，得到目标跟踪模板。目标的跟踪基于Kalman滤波的预测，其匹配过程仍基于互信息理论，实验结果证明：该算法具有较高的计算效率和准确性，应用前景广泛。-it is of important practical value

粒子滤波器的C++版本代码。粒子滤波器是改进的卡尔曼滤波器，在目标跟踪领域运用非常广泛，对遮挡和尺度、光照等较鲁棒。-Particle filter C++ version of the code. Particle filter is improved Kalman filter, used in a very wide field of target tracking.It is robust to occlusion ,scale issue, illumination and so on

一种综合多种算法的车辆检测和追踪方法，运行时间较长，但效果很棒(We implement a system for vehicle detection and tracking from traffic video using Gaussian mixture models and Bayesian estimation. In particular, the system provides robust foreground segmentation of moving vehicles