视觉目标跟踪
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实现粒子滤波视觉目标跟踪(PF)、卡尔曼粒子滤波视觉目标跟踪(KPF)、无迹粒子滤波视觉目标跟踪(UPF)
该代码用于实现粒子滤波视觉目标跟踪(PF)、卡尔曼粒子滤波视觉目标跟踪(KPF)、无迹粒子滤波视觉目标跟踪(UPF)。它们是本人这两年来编写的核心代码，用于实现鲁棒的视觉目标跟踪，其鲁棒性远远超越MeanShift(均值转移)和Camshift之类。用于实现视觉目标跟踪的KPF和UPF都是本花费精力完成，大家在网上是找不到相关代码的。这些代码虽然只做了部分代码优化，但其优化版本已经成功应用于我们研究组研发的主动视觉目标跟踪打击平台中。现在把它们奉献给大家！ -
正交相关目标检测
正交相关目标检测，采用正交相关方法检测指定目标在图像中的位置。适用于计算机视觉中的视频目标检测、视觉目标检测、目标定位、视觉目标跟踪、视频目标跟踪、图像匹配、图像配准等工作。 -
实现视觉目标跟踪研究中的协方差跟踪
该代码用于实现视觉目标跟踪研究中的协方差跟踪，能够把多种时空特征融合于统一的模型中，在实现视觉目标跟踪时具有较好的鲁棒性，而且其维数等于使用特征的数量，与各个特征的维数无关，因此，其计算复杂度较小，实时性较好。 -
mean shift 目标跟踪
mean shift 目标跟踪，用于跟踪视频目标，本人修改了部分程序。均值转移算法、均值转移代码、Mean-Shift，用于视觉目标跟踪、视频监控、主动视觉等领域，还可以用于图像分割/图像聚类/聚类分割。
