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Object Tracking Review in Pattern Recognition_2018.pdf

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简介：
本文为一篇关于模式识别中对象跟踪的研究综述文章，发表于2018年。文中全面回顾了该领域的发展历程、关键技术及应用案例，并对未来研究方向进行了展望。 该论文发表于2018年的Pattern Recognition期刊，对目标跟踪进行了简要概述，并介绍了基于不同方法的目标跟踪技术及其未来可能的发展方向，适合快速入门目标跟踪领域。

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  • Object Tracking Review in Pattern Recognition_2018.pdf
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    本文为一篇关于模式识别中对象跟踪的研究综述文章，发表于2018年。文中全面回顾了该领域的发展历程、关键技术及应用案例，并对未来研究方向进行了展望。 该论文发表于2018年的Pattern Recognition期刊，对目标跟踪进行了简要概述，并介绍了基于不同方法的目标跟踪技术及其未来可能的发展方向，适合快速入门目标跟踪领域。
     
  • Object Tracking Using Kalman Filter.rar
    优质
    本资源提供了一种基于卡尔曼滤波器的对象跟踪方法，适用于计算机视觉领域的目标定位与追踪问题，能够有效处理噪声干扰和预测对象运动状态。 在MATLAB中创建了一个用于单目标跟踪的程序（.m文件），并对部分英文注释进行了翻译并添加了新的注释以方便理解。该程序可以直接运行，并且可以保存生成的结果视频。
     
  • Kernel Method in Pattern Analysis
    优质
    《Kernel Method in Pattern Analysis》是一本专注于核方法理论与应用的著作，深入探讨了模式分析中的学习算法和数据挖掘技术。 模式分析核方法主要探讨了核方法的概念、原理及其应用。
     
  • Regionlets in Generic Object Detection
    优质
    本文提出了Regionlets方法用于通用目标检测，通过在候选区域内部进行细致划分，显著提升了检测算法的准确性和鲁棒性。 Regionlets for Generic Object Detection 是一种用于通用对象检测的技术方法。这种方法旨在提高在不同场景下识别各种物体的准确性与效率。通过生成候选区域（region proposals），它能够有效减少计算复杂度，同时保持较高的召回率，从而实现对图像中目标的有效定位和分类。
     
  • Estimation Applications in Tracking and Navigation源码
    优质
    本项目包含用于目标跟踪与导航领域的估计方法应用的代码资源，旨在解决状态估计、滤波器设计及运动预测等问题。 巴沙勒姆经典书中的源代码对于深入了解数据关联及跟踪方面非常有帮助。
     
  • Estimation Applications in Tracking and Navigation: Part 1
    优质
    本系列文章的第一部分探讨了估计理论在跟踪与导航系统中的应用，包括卡尔曼滤波等关键技术，为读者提供深入的理解和实用指导。 《推定及追踪》是由Yaakov Bar-Shalom、X.-Rong Li和Thiagalingam Kirubarajan合著的权威著作，分为两部分。第二部分的相关信息可以在指定位置获取。
     
  • Problems in Infrared Dim Small Target Detection and Tracking
    优质
    本文探讨了红外弱小目标检测与跟踪领域面临的挑战和技术难题，分析现有方法的局限性，并提出新的研究方向和解决方案。 本段落介绍了2019年国际智能电网与电气自动化会议的记录，该会议于2019年8月10日至11日在中国湘潭举行。讨论的重点包括红外调光小目标检测和跟踪的问题。
     
  • Rainfall-Pattern-Classification-in-Indonesia-with-Time-Series-K-means...
    优质
    本文探讨了在印度尼西亚使用时间序列K均值算法进行降雨模式分类的方法，旨在提供对当地气候特征更深入的理解。通过分析不同地区的降雨数据，研究发现该方法能有效识别和区分不同的降雨类型，为农业、水资源管理和灾害预防等领域提供了有力的决策支持依据。 使用时间序列K均值算法对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类分析。在k均值方法中，距离计算采用动态时间规整（DTW），这是一种常用的时间/顺序数据聚类技术。