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An adaptive mean shift particle filter for moving objects tracking

机译:用于移动物体跟踪的自适应平均移位粒子滤波器

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摘要

In this paper, we integrate mean shift algorithm into the particle filter as the proposal distribution, and adaptively modify the tracking step according to the process of mean shift algorithm. It can be used through the searching for the most matching region with the feature, such as color, texture, etc, which should first be drawn from the targets. Experiments show that it is an efficient and powerful method for tracking fast moving objects in clutter even with occlusions.
机译:在本文中,我们将平均转换算法集成到粒子滤波器中作为提案分布,并根据平均移位算法的过程自适应地修改跟踪步骤。 它可以通过搜索具有最匹配的区域,其中特征(例如颜色,纹理等)首先从目标中绘制。 实验表明,即使用闭塞也是一种高效且强大的方法,用于跟踪杂乱中的快速移动物体。

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