视频中高斯模型的动态目标追踪方法

该算法利用meanshift技术实现视频中的目标追踪，使用了opencv库，需预先配置opencv环境。

这是外国作者编写的代码，用于识别视频中的运动对象（连续帧），并在窗口中显示移动对象。在执行此代码时，请检查输入视频是否在Matlab中支持。为了测试，我附上了一个包含代码和样本视频的zip文件，这些内容是从互联网上找到的。我会定期检查，不知道你是否遇到了问题。

多高斯模型是一种背景消减的运动目标检测方法，该算法具有新颖性和易实现性，采用Matlab编写。

这是一份基于Matlab编写的源程序，实现了粒子滤波算法的详细流程和基本算法原理。

本代码为Matlab源程序，实现了基于混合高斯模型的背景更新算法，可直接读取并处理视频数据。

混合高斯模型的背景建模，用来做目标检测，是真的挺稳的，是在监控视频这类背景相对稳定的场景里。OpenCV 里直接就有 cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorMOG2() 这个接口，省事多了，调用完还能自动更新模型，响应也快。 像背景减除，重点就是区分“正常的背景”跟“突然冒出来的前景”。混合高斯模型就是用多个高斯分布来拟合每个像素的历史值，算是比较聪明的一种方式。你喂它几帧，它就开始学习背景了，后面再有新帧来，就能快分辨出变化了。 检测完了目标，如果你还想下目标的运动情况，比如轨迹、速度，那就得上光流了。Farneback 光流法是个不错的选择，OpenC

全面探讨了基于高斯混合模型的图像序列运动目标检测技术，包括目标检测与追踪技术的详细介绍，还涵盖了部分matlab源代码及仿真图形。技术的进步为图像处理领域带来了新的视角和方法。

这是一个在Matlab中实现的鲁棒且快速的单目标跟踪算法程序。

基于卡尔曼滤波的目标追踪技术，详细介绍了代码实现和目标模型的建立，为技术交流提供参考。