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KCF目标跟踪算法的源代码。

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简介：
KCF目标跟踪技术包含两个项目工程，其主要任务是完成对摄像头以及图像序列的读取，并对检测到的目标进行实时的追踪。该技术在速度和精度方面均表现出色，展现出卓越的性能。

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  • KCF目标跟踪算法的源代码
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    这段简介可以描述为：KCF目标跟踪算法的源代码提供了实现基于Kernel Correlation Filters (KCF) 的实时目标跟踪方法的代码资源。该算法以高效性和准确性著称，适用于计算机视觉领域的研究和应用开发。 KCF目标跟踪包括两个项目工程：一个用于读取摄像头视频流，另一个用于处理图像序列。这两个项目能够对检测到的目标进行实时跟踪，并且在速度和精度方面表现出色。
     
  • KCF目标跟踪的Matlab代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的KCF（Kernel Correlation Filters）算法的目标跟踪代码，适用于计算机视觉领域的研究人员和学生。 相比于传统的KCF代码，新增了以下功能：1. 彩色原图的追踪界面；2. 追踪结果可以保存为文件；3. 在追踪界面上显示帧数；4. 从run_tracker.m文件中可以直接运行程序。
     
  • KCF算法目标跟踪代码 VS2013工程文件
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    本项目提供基于KCF（Kernel Correlation Filters）算法的目标跟踪源代码及VS2013编译工程文件，适用于计算机视觉领域研究与开发。 这段文字描述了一个目标跟踪KCF算法的代码，并提到附件包含一个可以在VS2013上直接运行的工程文件。
     
  • KCF目标跟踪的C语言代码
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    这段C语言代码实现了一个基于KCF（Kernel Correlation Filters）算法的目标跟踪器。该库提供了高效、准确的目标检测与追踪功能，适用于实时视频分析系统。 经典的目标跟踪算法KCF使用标准C语言编写，便于移植。
     
  • 基于KCF算法的多目标跟踪方法
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    本研究提出了一种改进的KCF（Kernelized Correlation Filters）算法应用于多目标跟踪问题，有效提升了复杂场景下的跟踪准确性和稳定性。 实现目标跟踪的核心在于通过给定的图像块来学习一个分类器，用于区分目标与周围环境。为了应对自然图像中的变化问题，我们采用了一种方法：利用目标周围的循环矩阵采集正负样本（即选取目标位置为正样本，离目标较远的位置作为负样本）。接下来使用岭回归训练出一个检测器，并通过核函数将线性空间的岭回归映射至非线性空间。在这一过程中，我们解决了对偶问题并考虑了某些常见的约束条件。利用循环矩阵在傅里叶空间中可对角化的特性，我们将复杂的矩阵运算简化为向量间的Hadamard积（即元素点乘）操作，从而提高了计算效率和准确性。
     
  • MOSSE和KCF目标跟踪的Matlab源码.zip
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    本资源包含使用MATLAB编写的MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Errors）与KCF（Kernel Correlation Filters）算法的目标跟踪代码，适用于计算机视觉研究与学习。 本次资源包含了基于相关滤波类目标跟踪算法的源代码，主要包括MOSSE和KCF的实现，旨在帮助大家更好地理解相关的研究论文，并方便以后下载使用。主要目的并非为了获取积分。
     
  • OTB数据集与目标跟踪中的KCF算法
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    本文探讨了OTB数据集在目标跟踪领域的应用及其特点，并深入分析了基于该数据集优化的KCF（Kernelized Correlation Filters）算法的工作原理及优势。 OTB50、OTB100 和 OTB2013 数据集可以用来生成虚拟样本的数量，通过增加训练分类器的样本数量来提高效果。 核技巧是将低维空间中的计算映射到高维的核空间，在低维空间中不可分的数据在高维空间中变得线性可分。
     
  • 基于MATLAB的KCF目标跟踪算法引入APCE评估准则的源代码
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    本项目基于MATLAB实现了一种改进的KCF（Kernelized Correlation Filters）目标跟踪算法，并首次将APCE（Average Position Curve Error）评价标准应用于该算法，以提供更准确的目标跟踪性能分析。 在KCF算法中加入LMCF中的APCE遮挡评价标准可以一定程度上解决遮挡问题。其中的两个参数可以根据需要进行调试。