搜索资源列表
fams
- Mean Shif t 算法是一种有效的统计迭代算,法,它使每一个点“漂移”到密度函数的局部极大值点。近些年来,Mean Shif t 算法已广泛应用于计算机视觉领域 。-Mean Shif t algorithm is an effective statistical iteration count, France, and it makes every point
artensor
- Structure Tensor算法的C／C＋＋实现 Tensor 源于对方向和密度的描述，可在局部描述2／3维数据的形态
cvpr13-linecount!-hog
- 2013年计算机视觉和模式识别国际顶尖学术会议CVPR论文，基于局部特征的人群密度估计算法-the paper of International Conference of computer vision and pattern recognition
Improved-kalman-filtering-algorithm
- 主要对扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及改进无迹卡尔曼滤波（MAUKF）算法进行研究，研究了三种算法的基本原理和各自的特点。其中扩展卡尔曼滤波器是将卡尔曼滤波器局部线性化，其算法简单，计算量小，适用于弱非线性、高斯环境。无迹卡尔曼滤波器是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度。改进无迹卡尔曼滤波算法在UKF的基础上引入衰减因子。-Improved Kalman filtering algorithm
MeanShift
- MeanShift算法是一种无参概率密度估计法，算法利用像素特征点概率密度函数的梯度推导而得， MeanShift算法通过迭代运算收敛于概率密度函数的局部最大值，实现目标定位和跟踪，也能对可变形状目标实时跟踪，对目标的变形，旋转等运动也有较强的鲁棒性。MeanShift算法是一种自动迭代跟踪算法，由 MeanShift补偿向量不断沿着密度函数的梯度方向移动。在一定条件下，MeanShift算法能收敛到局部最优点，从而实现对运动体准确地定位。-MeanShift algorithm is a no