1) Mean Shift and Particle Filter(MSPF)
均值偏移和粒子滤波
2) Windows moving average
移动均值滤波
3) Interpolation particle filter
插值粒子滤波
4) Mean shift
均值偏移
1.
Color image segmentation algorithm based on mean shift;
基于均值偏移的彩色图像分割算法
2.
The core searching method is the mean shift algorithm.
在人脸跟踪过程中以均值偏移为核心算法,通过均值偏移矢量的迭代,在局部得到最匹配人脸。
3.
By integrating mean shift and particle filter,a new method for robotics visual tracking is proposed based on similarity distance.
综合粒子滤波和均值偏移理论,提出了一种基于相似性度量的机器人视觉跟踪方法。
5) Mean-shift
均值偏移
1.
Target Tracking Based on Mean-shift and Kalman Filter;
基于均值偏移和卡尔曼滤波的目标跟踪方法
2.
Target tracking based on Kalman filter and mean-shift
基于卡曼滤波与均值偏移算法的目标跟踪
3.
Then we used the mean-shift algorithm to cluster the video object.
该算法首先对运动矢量场和视差场进行提取和修正处理,然后对视频帧进行分割作为初始值,最后用均值偏移算法聚类得到最终的对象分割结果。
6) Gaussian sum particle filter
高斯和粒子滤波
1.
In this paper, a novel framework of distributed target tracking via Gaussian sum particle filter is proposed.
本文讨论如何利用高斯和粒子滤波(Gaussian sum particle filter)来进行协作目标跟踪。
补充资料：移动
1.改换原来的位置。 2.调动。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条