Ⅰ mean-shift配合卡爾曼濾波的目標跟蹤方法中的觀測值如何選取
觀測值是通過X(k-1)通過meanshift得到的
Ⅱ 小弟正在學習meanshift跟蹤演算法,但有許多東西不懂，哪位高人有meanshift的matlab程序
你的meanshift演算法代碼可以實現嗎？可以的話我也想學習
Ⅲ meanshift演算法怎樣解釋
meanShift,均值漂移，在聚類、圖像平滑、分割、跟蹤等方面有著廣泛的應用。meanShift這個概念最早是由Fukunage在1975年提出的，其最初的含義正如其名：偏移的均值向量；但隨著理論的發展，meanShift的含義已經發生了很多變化。如今，我們說的meanShift演算法，一般是指一個迭代的步驟，即先算出當前點的偏移均值，然後以此為新的起始點，繼續移動，直到滿足一定的結束條件。
Ⅳ 在meanshift跟蹤演算法中如果uniform核函數代替epanechnikov核函數，有什麼優缺點
實質上是一種映射函數，將低維空間非線性問題映射到高維空間編程線性問題進行處理。許多在低維空間難以處理的非線性分類問題，轉換到高維空間和容易得到最優分類超平面，這是其最核心的思想。
Ⅳ 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
跟蹤是一個很混亂的方向。
比如TLD、CT、Struct這些效果不錯的Tracker其實都不是單純的Tracker了。09年的時候我記得比較流行的是Particle Filtering， 或者一些MeanShift/CamShift的變形，比如特徵變了，比如對問題的假設變了。
後來突然出現一些tracking by detection的方法，之前的很多朋友就覺得這是耍流氓。比如TLD，嚴格的跟蹤演算法也許只是裡面的Forward/Backward Opitcal Flow的部分，但是效果很Impressive，所以不管怎樣，一下就火了。
之後所謂的跟蹤就不再是一個傳統的跟蹤問題，而是一個綜合的工程問題。online learning，random projection ，sparse learning的東西都加進來，大家其實到底是在做跟蹤還是在做檢測或者online learning，其實已經不重要，因為衡量的標準是你在某些public dataset上的精度。
但這些對實際的項目有沒有幫助呢？
這是個很有意思的地方，在很多時候，我們之所以需要跟蹤演算法，是因為我們的檢測演算法很慢，跟蹤很快。基本上當前排名前幾的跟蹤演算法都很難用在這樣的情況下，因為你實際的速度已經太慢了，比如TLD，CT，還有Struct，如果目標超過十個，基本上就炸了。況且還有些跟蹤演算法自己drift掉了也不知道，比如第一版本的CT是無法處理drift的問題的，TLD是可以的，究其原因還是因為檢測演算法比較魯棒啊……
實際中我覺得速度極快，實現也簡單的純跟蹤演算法居然是NCC和Overlap。
NCC很簡單，這個是對點進行的，對於區域也有很多變種，網上有一些相關的資源。
Overlap是我取的名字，一般用在視頻裡面，假如你的攝像頭是靜止的，背景建模之後出來的前景可以是一個一個的blob，對相鄰兩幀的blob檢測是否Overlap就可以得到track。在一些真實場景下，這個演算法是非常有效的。關於背景template的問題在真實的視頻裡面也是很好解決的。
坐在電腦前面調試代碼tuning 各種閾值讓跟蹤演算法在某一個視頻幀下面不要drift的事情我是再也不想幹了。
順祝你2015幸福快樂。
Ⅵ 誰有基於meanshift的目標跟蹤程序
基於opencv的meanshift連續跟蹤演算法，也就是camshift，網上很多。
比如：
http://blog.csdn.net/koriya/archive/2008/11/21/3347365.aspx
Ⅶ opencv中目標跟蹤的演算法有哪些
是對MeanShift演算法的改進演算法，可以在跟蹤的過程中隨著目標大小的變化實時調整搜索窗口大小，對於視頻序列中的每一幀還是採用MeanShift來尋找最優迭代結果，至於如何實現自動調整窗口大小的，