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KCF_APCE_FFTTools_目标追踪_kcf_APCE_算法_源码

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简介：
本项目提供KCF (Kernelized Correlation Filters) 和 APCE (Adaptive Principle Component Elimination) 算法结合FFT工具的目标追踪源代码，适用于高效精确的视频目标跟踪研究。 KCF相关滤波算法是一种基于判别式的跟踪方法，能够将目标与背景区分开来。

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  • KCF_APCE_FFTTools_目标追踪_kcf_APCE_算法_源码
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    本项目提供KCF (Kernelized Correlation Filters) 和 APCE (Adaptive Principle Component Elimination) 算法结合FFT工具的目标追踪源代码，适用于高效精确的视频目标跟踪研究。 KCF相关滤波算法是一种基于判别式的跟踪方法，能够将目标与背景区分开来。
     
  • 目标追踪，目标追踪算法，MATLAB
    优质
    本项目专注于开发和优化目标追踪算法，并利用MATLAB软件进行模拟与测试，旨在提升视频分析中对象识别与跟踪的准确性和效率。 比较卡尔曼滤波算法与交互式多模型机动目标跟踪算法的性能。
     
  • UKF目标追踪算法
    优质
    UKF目标追踪算法是一种利用 Unscented卡尔曼滤波技术进行非线性系统估计与预测的有效方法，在目标跟踪领域应用广泛。 UKF无迹卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用及MATLAB仿真实验。
     
  • SiamFC目标追踪算法
    优质
    SiamFC是一种高效的目标跟踪算法，专为视频分析设计，利用卷积神经网络实现快速、精准的连续帧中目标定位，广泛应用于监控、自动驾驶等领域。 论文《Fully-Convolutional Siamese nets for object tracking》的TensorFlow代码可以用于实现基于全卷积Siamese网络的对象跟踪方法。这种网络结构特别适合于实时视频流中的目标追踪任务，能够高效地进行特征提取和匹配操作。 如果您正在寻找相关资源或希望进一步了解如何使用该论文中提出的模型，请查阅相关的学术文献和技术博客。这些资料通常会提供详细的代码示例、实验结果以及技术讨论，有助于深入理解全卷积Siamese网络在对象跟踪中的应用。
     
  • DSST目标追踪算法
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    DSST是一种先进的计算机视觉算法，专注于动态场景下的目标持续跟踪。该方法结合了多种特征和自适应机制，在复杂环境中表现出色。 大神的作品使用VS和OpenCV实现，具有良好的跟踪效果且算法速度快。
     
  • DSST目标追踪源码
    优质
    DSST目标追踪源码是一款基于动态尺度模板匹配算法的高效目标跟踪软件开发工具包，适用于计算机视觉和视频分析领域。 DSST在处理目标检测中的多尺度变化（如横向移动的车辆、行人以及快速运动的目标）方面优于KCF多目标跟踪算法，并且能够有效配合深度学习技术提高检测速度。
     
  • PHD.rar_PHD算法_MATLAB目标跟踪_多目标MATLAB跟踪_PHD目标追踪
    优质
    本资源提供基于PHD滤波器的目标跟踪算法代码，适用于使用MATLAB进行单个或多个目标的跟踪研究。包含详细的文档和示例。 使用PHD滤波器在MATLAB中实现多目标跟踪的代码。
     
  • EKF.rar_EKF追踪_matlab直线_目标追踪_目标追踪EKF_纯方位追踪
    优质
    本资源包含基于EKF（扩展卡尔曼滤波）算法的目标追踪MATLAB代码，适用于直线运动和纯方位测量情况下的目标跟踪问题。 纯方位跟踪：当目标采用匀速直线运动模型时，可以迅速收敛。
     
  • 均值漂移目标追踪算法的源代码分析
    优质
    本文章对均值漂移目标跟踪算法进行了详细的源代码解析，深入浅出地讲解了该算法的工作原理和实现细节。适合希望理解与改进目标追踪技术的研究者参考学习。 网上下载了很多均值漂移算法的代码，但运行时常出错。这是我自己修改后的版本，并已成功运行。程序启动后，请在第一帧Figure中截取要追踪的汽车目标即可，在Matlab2016b上可以顺利执行。该代码简洁明了，适合学习使用。
     
  • Python实现的KCF目标追踪算法
    优质
    本简介介绍了一种基于Python语言实现的目标跟踪算法——KCF（Kernelized Correlation Filters），该算法利用高效的频域计算方法实现实时性能。 KCF目标追踪算法的Python实现。