单目标跟踪 meanshit http://blog.csdn.net/real_myth/article/details/53781829

meanshifit视频跟踪，附带国际标准测试视频一个。文件中包含相应关键注释，有助于理解代码功能。 使用方法：调整文件中，文件路径为视频（图像集）路径，运行文件，框选跟踪的小目标区域，双击，之后自动跟踪。

EKF、UKF、PF目标跟踪性能的比较

光线跟踪软件，它包含处理几何对象类，射线追踪和确定与几何对象射线的交点。可能需要修改，使之适合您的应用程序。主要的工作区文件是RayTraceKd / RayTraceKd.sln。 (作者：Sam Buss)

基于kalman滤波的目标跟踪算法的matlab仿真，matlab2021a仿真测试

心率记录 一个用于跟踪和存储用户心率历史记录的安卓应用程序

使用OpenPose/DLIB库实现一些最先进的计算机视觉应用程序。 基于C/C++/Python的计算机视觉模型，使用OpenPose、OpenCV、DLIB、Keras和Tensorflow库。目标检测、跟踪、人脸识别、手势、情绪和姿势识别 C/C++/Python based computer DLIB：计算机视觉和其他机器学习的现代C++工具包。 Kerasify：用于从C++应用程序运行KARAS模型的小型库。 OPENCV：开源计算机视觉库。 OpenStA:一个实时多人关键点检测和多线程C++库。 操作系统（支持）： Ubuntu 16.04 Nvidia Jetson TX2 要求： 至少有1.6 GB可用的NVIDIA图形卡（NVIDIA smi命令检查Ubuntu中可用的GPU内存）。 至少2 GB的可用RAM内存。 推荐：cuDNN和至少8核的CPU。

智能视频监控系统中的行人检测跟踪方法，杨蕾，张海涛，本文面向智能视频监控领域，提出一种结合基于HOG特征的行人检测技术和超分辨率重建技术的检测跟踪方法。该方法首先利用HOG行人检测

针对基于模板匹配的目标跟踪算法在目标被遮挡时容易出现跟踪丢失的问题,提出一种改进的结合遮挡判断和Kalman预测器的模板匹配算法。首先使用三帧差分法提取运动目标并计算运动目标区域。然后针对目标是否被遮挡引入Bhattacharyya距离进行判断,当Bhattacharyya距离小于设定的阈值,表明目标没有被遮挡,则使用归一化互相关(NCC)匹配算法对目标进行稳定跟踪,反之则利用Kalman预测器对被遮挡目标的位置和大小进行预测。实验结果表明,所提算法在静态背景下、目标发生遮挡时的跟踪成功率达到71.43%,比单一NCC匹配算法提高了21.43个百分点。

L2-RLS基于L2范数的视频目标跟踪算法，matlab2021a，动态跟踪，背景晃动下跟踪效果良好。matlab2021a测试 %%Update Model if (size(wimgs,2) >= opt.batchsize) %%(1)Incremental SVD [tmpl.basis, tmpl.eigval, tmpl.mean, tmpl.numsample] = ... sklm(wimgs, tmpl.basis, tmpl.eigval, tmpl.mean, tmpl.numsample, opt.ff); %%(2)Clear Data Buffer wimgs = []; %%(3)Keep "opt.maxbasis" Number Basis Vectors if (size(tmpl.basis,2) > opt.maxbasis) tmpl.basis =