Advertisement

KCF算法目标跟踪代码 VS2013工程文件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • KCF算法目标跟踪代码 VS2013工程文件
    优质
    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目标跟踪算法的源代码
    优质
    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
    优质
    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目标跟踪的C语言代码
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • KCF目标跟踪C++代码（适用于VS2010+OpenCV3）
    优质
    本项目提供基于KCF算法的高效目标跟踪C++实现，兼容Visual Studio 2010开发环境及OpenCV 3.x版本库，适合研究与应用开发。 提供了一个用C++编写的KCF目标跟踪代码，在VS2010+OpenCV3环境下可以直接运行，并且不依赖于调用OpenCV库中的现成函数。可以放心下载使用。
     
  • OTB数据集与目标跟踪中的KCF算法
    优质
    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。
     
  • EBMA.rar_EBMA_matlab_Half-pel_EBMA_ebma算法_matlab_目标跟踪_目标跟踪算法
    优质
    本资源包提供了一种基于EBMA（增强型背景模型自适应）的目标跟踪算法，适用于Matlab环境。该算法实现了亚像素级别的精确度(Half-pel)，显著提升了目标跟踪的准确性和鲁棒性。 基于整像素和半像素的EBMA算法实现用于目标追踪。