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ACCV 09的一篇文章《visual saliency based object tracking》-ACCV 09 article " visual saliency based object tracking"
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Video object matching across multiple independent views using local descr iptors and adaptive learning文章描述了多摄像机系统下的目标检测与跟踪，和自学习方法。很有参考价值。-Video object matching across multiple independent views using local descr iptors and adaptive learning article d
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O.Javed and M.Shah. 《Tracking and object classification for automated surveillance》.
这篇英文文献是有关运动目标检测跟踪及其分类的文章。该文利用“人体运动的周期性”，把运动目标分为人、人群、机动车。具有较强的参考价值。-O. Javed and M. Shah. " Tracking and object classification for automated surveillance" .
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Zang, Q. and Klette, R. Object Classification and Tracking in Video Surveillance. 这篇文章是有关多运动目标分类的文章。使用常用的长宽比作为分类特征，结合角点特征。提高了人车的分类效果。-Zang, Q. and Klette, R. Object Classification and Tracking in Video Surveillance. This article is about the many obj
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This article describes the basics of working with images, motion analysis and tracking of the object in OpenCV.
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本文介绍了一种控制对象以中小型UPS为模型的、基于TMS320F240的数字化控制平台的样机实验系统。经对比系统采用了单极性调制的SPWM方式，并根据核心处理芯片的各类资源给出了一套具体的软硬件数字化实现方案。系统硬件部分主要包括输出电压、输出电流、市电频率/相位等各类信号的采集和处理，以及输出PWM信号的隔离、驱动等。系统软件部分则包括UPS各种系统功能的实现，其中主要研究了软件锁相环(市电跟踪)、有效值调节、各类保护、PWM波的生成、闭环控制等的实现。-This article descri
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该文章对视觉跟踪算法进行了回顾，作者是Yilmaz and Shah,该文是视觉跟踪的入门文章。-This article reviews the visual tracking algorithm, the author is Yilmaz and Shah, this paper is the introductory article for the visual tracking.
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内含若干word文档，目标跟踪中常用算法如meanshift、camshift的理解-Including several article, descr iption and easy learning algorithm such as meanshift and camshift
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Article is devoted to the use of Haar cascades to compare similar images, object tracking problems between adjacent video frames, there is a match on several photographs, image search on the image and other similar problems.
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这篇综述回顾了视频目标跟踪方法中常用的目标表示方法，并对目标表示方法进行了系统地分类，对现有的目标跟踪方法进行了分类，并对每类中具有代表性的方法进行了详细描述，分析各类别的优缺点。讨论了目标跟踪的难点以及未来的发展趋势，为相关研究人员了解目标跟踪技术提供参考。-In this article，we review the favorite target representation in target tracking，and classify them systematically，then c
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In this article we present a unified approach for
multi-robot cooperative simultaneous localization and object
tracking based on particle filters. Our approach is scalable with
respect to the number of robots in the team. We introduce a
method th
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