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Context Aware CF Tracking 目标跟踪的官方源代码，CVPR 2017 论文及相关补充材料。

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简介：
这是一篇针对CVPR 2017会议投稿的关于视频目标跟踪的研究论文，该论文通过对相关滤波技术的优化和扩展，成功地融入了背景上下文信息。 提供的资源材料涵盖了论文的官方源代码（使用MATLAB编写）、原始论文文本以及相关的官方补充说明文档。

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  • CVPR 2017 Context Aware CF Tracking官方源码（附论文及补充材料）
    优质
    本资源提供CVPR 2017会议上的Context-Aware Correlation Filters for Visual Tracking论文及其官方源代码和补充材料，便于研究与学习。 这篇论文在CVPR 2017会议上被录用，主要研究视频目标跟踪技术，并基于相关滤波进行了改进，加入了背景上下文信息的考量。资源中包括官方提供的源代码（MATLAB版本）、论文原文以及补充材料。
     
  • 关于多目标跟踪(MOT)的论文与代码
    优质
    本资源汇集了有关多目标跟踪（MOT）领域的前沿论文和实用代码，旨在为研究者提供全面的技术参考和支持。 2015年CVPR上发表了一篇关于多目标跟踪的顶尖论文，并提供了相应的源代码。
     
  • 多目标跟踪论文与代码
    优质
    本项目专注于多目标跟踪技术的研究和实现，包含最新学术成果及开源代码。旨在为研究者提供一个全面的学习资源平台，促进领域内的交流与发展。 Continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking, a paper published in PAMI 2014 along with its MATLAB code.
     
  • DSST相关滤波目标跟踪代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于DSST（ discriminative correlation filter with scale adaptation and channel features）算法的目标跟踪解决方案。该代码适用于各种视频场景中的对象跟踪问题，并支持尺度自适应调整，具有良好的实时性和准确性。 相关滤波目标跟踪算法是一种用于计算机视觉领域的技术方法，主要用于视频序列中的目标定位与追踪。通过在频域上进行快速傅里叶变换来实现高效的模板匹配，该算法能够在保持较高准确度的同时达到实时处理的速度要求。近年来，随着深度学习的发展，基于相关滤波的目标跟踪器结合卷积神经网络的特征提取能力得到了进一步提升，在复杂场景下的表现尤为突出。
     
  • UPDT_Code.rar：基于相关滤波的目标跟踪代码
    优质
    UPDT_Code.rar包含了使用相关滤波技术进行目标跟踪的源代码和文档。此资源适合研究计算机视觉和视频分析的学生与开发者。 相关滤波目标跟踪UPDT代码（使用VGG-2048网络），下载后可以直接运行。
     
  • 关于多目标跟踪中PHD滤波的相关资料
    优质
    本资料深入探讨了在多目标跟踪领域中的概率假设密度（PHD）滤波方法，涵盖了理论基础、算法实现及实际应用案例。 多目标跟踪是计算机视觉、雷达信号处理及机器人领域中的关键课题，它涉及在复杂环境中同时追踪多个移动对象的技术问题。概率假设密度（PHD）滤波作为随机集滤波理论的一部分，在该领域中广泛应用且效果显著。 PHD滤波的核心理念在于将多目标的跟踪任务转化为单个目标集合表示的问题处理方式。每个待追踪的目标被视为独立粒子，整个系统的状态则由这些粒子的概率分布来描述。这种策略的优势在于能够有效应对新目标生成、现有目标消失以及各个目标之间相互干扰等复杂情况。 PHD滤波器的操作包括三个主要阶段： 1. **初始化**：在跟踪过程的开始时，依据先验信息建立初始的目标假设概率密度函数（通常使用高斯混合模型进行近似）。 2. **预测**：基于贝叶斯规则，在每个时间步长上根据目标运动模型和潜在的新生成或消失情况来预测下一个时刻的概率分布。 3. **更新**：接收到新的观测数据后，利用最小化协方差或最大化后验概率准则对预测的PHD函数进行修正，并确定新观察到的数据点与现有追踪对象之间的对应关系。 在实际应用中，存在多种类型的PHD滤波器变体（如卡尔曼PHD、Cortese-Daum和Gauss-Markov PHD等），它们分别适用于不同的环境条件。例如，卡尔曼PHD滤波适合处理线性高斯模型的场景；而Gauss-Markov PHD则能更好地应对非线性和目标状态不确定性的问题。 相关文献可能深入探讨以下方面： - **数学理论**：包括随机集论、积分滤波器理论及随机过程理论，这些构成了PHD滤波的基础。 - **算法实现**：讨论如何在实际系统中部署和优化PHD滤波器的性能，如选择合适的数据结构以降低计算复杂性并确保实时响应能力。 - **性能评估**：针对不同场景下PHD滤波器的表现进行分析，包括跟踪精度、目标检测率及虚警概率等关键指标。 - **扩展应用**：对比其他多目标追踪技术（例如MHT和JPDA）的优劣，并探讨其在特定领域的实际应用案例，如无人机监控与自动驾驶汽车感知系统。 关于PHD滤波应用于多目标跟踪的技术文章深入介绍了这一领域内的一项关键技术——概率假设密度滤波。它不仅涵盖了广泛的数学理论内容，还涉及到算法设计上的挑战以及如何将其转化为现实中的高效解决方案。通过深入了解这些文献资料，可以更有效地掌握高级的多目标追踪技巧，并为实际工程应用提供强有力的支持。
     
  • 基于C-COT的MATLAB相关滤波目标跟踪代码
    优质
    本项目提供了一种基于条件线索追踪（C-COT）算法的MATLAB实现，专门用于执行高效的相关滤波目标跟踪。该方法利用先进的信号处理技术，提高了复杂场景下的目标识别与追踪精度，适用于实时视频分析和监控系统。代码开源且注释详尽，便于学习和二次开发。 相关滤波目标跟踪C-COT的代码（matlab版本）
     
  • 关于运动目标跟踪的十篇论文
    优质
    本资料汇集了关于运动目标跟踪的十篇精选学术论文，深入探讨了算法优化、实时性改进及复杂场景下的追踪技术等关键议题。适合研究者和开发者参考学习。 我收集了十篇关于运动目标跟踪的论文，希望对大家有所帮助： 1. 传感与控制-运动目标识别与跟踪系统的研究 2. 基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台 3. 基于卡尔曼滤波的移动机器人运动目标跟踪 4. 视频图像序列中运动目标跟踪算法研究 5. 视频图像中的运动目标跟踪 6. 一种基于特征光流的运动目标跟踪方法 7. 一种运动目标检测与跟踪快速算法的研究 8. 运动目标跟踪算法研究综述 9. 运动目标检测与跟踪的研究与实现 10. 运动目标检测与跟踪算法的研究进展
     
  • MIL视频目标跟踪的官方源码（含MATLAB和C++双版本，可执行）及原论文
    优质
    本资源提供MIL视频目标跟踪算法的官方源代码，包含MATLAB与C++两个版本，并附带完整可执行文件及原始研究论文。 视频目标跟踪领域经典论文MIL（Robust Object Tracking with Online Multiple Instance Learning）对应的源码及论文原文包括MATLAB代码和C++代码两个版本的实现。由于官方页面不再提供源码支持，这里分享本人以前下载的官方源码供网友学习研究使用。压缩包文件清单如下：1. gsoc11_tracking-master.zip 2. MilTracker-V1.0.zip 3. MilTrack_matlab_v1.0.rar 4. MilTrack_matlab_v1.0_runnable_and_with_comment.rar 其中，第1至第3个文件为官方源代码。第4号文件主要增加了注释，并且其MATLAB源码经过本人亲自运行验证过。