视觉对象跟踪

DNT是一个用于视觉跟踪的双深度网络的代码库，该代码库发表在IEEE图像处理事务中。您可以使用该代码库来重现DNT论文中的实验结果。 操作系统: 代码已在64位Arch Linux操作系统上测试，也应该能在其他Linux发行版上运行。 依赖项: 深度学习框架及其所有依赖项 支持CUDA的GPU 安装: 安装Caffe: Caffe是我们对原始Caffe的定制版本。将目录更改为./caffe，然后编译源代码和Matlab接口。 从[链接]下载16层VGG网络，并将caffemodel文件放在./feature_model目录下。 运行演示代码: 运行run_tracker.m。您可以根据内部示例自定义您的测试序列。 引用: 如果您发现DNT对您的研究有用，请考虑引用我们的论文: @article{chi2017_tracking, title={Dual Deep Network for Visual Tracking}, ...}

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此代码用于根据位置观察跟踪移动对象。它适用于规则和不规则的时间分辨率。该方法基于Shadowing filter和牛顿定律的思想。它仅使用噪声位置信息来最小化观测误差并估计过滤后的轨迹以及重建相应的加速度。有关该方法的更多详细信息，请参阅以下手稿： “使用阴影滤波器算法跟踪一只鸽子”，Ayham Zaitouny等人。 “适用于运动物体混沌动力学的最佳阴影滤波器跟踪方法”，Ayham Zaitouny等人。

猪matlab特征代码zKCF zKCF是Kernelized Correlation Filters（KCF）视觉跟踪器的可扩展C++实现。本项目基于[1][2]的代码，将KCF主体、特征提取器和相关内核实现分离，以提高代码可读性和可扩展性。此外，zKCF通过精细的VGG特征提取器实现，显著提升了性能和速度。在CVPR13[3]和OTB50/100[4]跟踪基准上评估和比较了zKCF及其基础KCFcpp的性能和速度。

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作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

优化cameanshift的跟踪程序，操作简便，注释清晰明了。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

Matlab应用：学生竞赛中的计算机视觉对象检测（第二部分）。目标是在Studnet竞赛队中进行计算机视觉训练，探索对象检测技术的应用。