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AnIntroductiontoMeanShift
- 均值漂移算法的详细介绍，论证均值漂移算法的收敛性，介绍mean-shift算法在图像分割，目标跟踪领域的应用
rbf_mems
- 为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了 该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论， 采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模 型而言，这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而 言，其补偿效果提高了大约15％。
Object-nackillg-by
- 该文采用各向异性核函数均值漂移 算法实现目标跟踪，由于该核函数的形状、大小、方向能自适应于目标局部结构的变化，保证了跟踪效果的稳定 性和鲁棒性。实验结果证明该算法是有效的。 关-This p印er implement8 object tr纵血ing with anisotropic kernel mean 8hiR in which the 8hape， 8cale，and orieIltation of the kernels adapt to the cha玎ging obj
sport-target-detection-track
- 图像梯度方向直方图（HOG)特征基础上云模型运动目标检测算法,提出HOG特征为基础的均值漂移算法 -Moving target detection algorithm of image gradient orientation histogram (HOG) features based on cloud model proposed HOG feature based on mean shift algorithm
Lizilvbogenzong
- 提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法，通过 迭代来搜索目标，从而实现对运动目标的跟踪。-Adaptive moving target tracking method based on particle filter. The mean-shift algorithm is an optimal gradient descent method, through an iterative search for the target in order t
shipingenzong
- 视频跟踪技术研究，介绍两种算法进行目标跟踪，一种是均值漂移法，一种是卡尔曼滤波-Research on video tracking technology
optical-flow-navigation
- 针对小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题, 结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法. 文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移, 并用前后误差算法提取精度较高的点, 避免像素点跟踪错误, 提高了光流测速的精度 对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优, 得到光流场直方图峰值, 以此计算光流速度. 本文提出了无累积误差的连续地标定位算法, 实时测量无人机位置. 通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计. 在