Ⅰ mean-shift配合卡尔曼滤波的目标跟踪方法中的观测值如何选取
观测值是通过X(k-1)通过meanshift得到的
Ⅱ 小弟正在学习meanshift跟踪算法,但有许多东西不懂，哪位高人有meanshift的matlab程序
你的meanshift算法代码可以实现吗？可以的话我也想学习
Ⅲ meanshift算法怎样解释
meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的，其最初的含义正如其名：偏移的均值向量；但随着理论的发展，meanShift的含义已经发生了很多变化。如今，我们说的meanShift算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的结束条件。
Ⅳ 在meanshift跟踪算法中如果uniform核函数代替epanechnikov核函数，有什么优缺点
实质上是一种映射函数，将低维空间非线性问题映射到高维空间编程线性问题进行处理。许多在低维空间难以处理的非线性分类问题，转换到高维空间和容易得到最优分类超平面，这是其最核心的思想。
Ⅳ 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
跟踪是一个很混乱的方向。
比如TLD、CT、Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了。09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering， 或者一些MeanShift/CamShift的变形，比如特征变了，比如对问题的假设变了。
后来突然出现一些tracking by detection的方法，之前的很多朋友就觉得这是耍流氓。比如TLD，严格的跟踪算法也许只是里面的Forward/Backward Opitcal Flow的部分，但是效果很Impressive，所以不管怎样，一下就火了。
之后所谓的跟踪就不再是一个传统的跟踪问题，而是一个综合的工程问题。online learning，random projection ，sparse learning的东西都加进来，大家其实到底是在做跟踪还是在做检测或者online learning，其实已经不重要，因为衡量的标准是你在某些public dataset上的精度。
但这些对实际的项目有没有帮助呢？
这是个很有意思的地方，在很多时候，我们之所以需要跟踪算法，是因为我们的检测算法很慢，跟踪很快。基本上当前排名前几的跟踪算法都很难用在这样的情况下，因为你实际的速度已经太慢了，比如TLD，CT，还有Struct，如果目标超过十个，基本上就炸了。况且还有些跟踪算法自己drift掉了也不知道，比如第一版本的CT是无法处理drift的问题的，TLD是可以的，究其原因还是因为检测算法比较鲁棒啊……
实际中我觉得速度极快，实现也简单的纯跟踪算法居然是NCC和Overlap。
NCC很简单，这个是对点进行的，对于区域也有很多变种，网上有一些相关的资源。
Overlap是我取的名字，一般用在视频里面，假如你的摄像头是静止的，背景建模之后出来的前景可以是一个一个的blob，对相邻两帧的blob检测是否Overlap就可以得到track。在一些真实场景下，这个算法是非常有效的。关于背景template的问题在真实的视频里面也是很好解决的。
坐在电脑前面调试代码tuning 各种阈值让跟踪算法在某一个视频帧下面不要drift的事情我是再也不想干了。
顺祝你2015幸福快乐。
Ⅵ 谁有基于meanshift的目标跟踪程序
基于opencv的meanshift连续跟踪算法，也就是camshift，网上很多。
比如：
http://blog.csdn.net/koriya/archive/2008/11/21/3347365.aspx
Ⅶ opencv中目标跟踪的算法有哪些
是对MeanShift算法的改进算法，可以在跟踪的过程中随着目标大小的变化实时调整搜索窗口大小，对于视频序列中的每一帧还是采用MeanShift来寻找最优迭代结果，至于如何实现自动调整窗口大小的，