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camshift.txt
对运动物体的跟踪：
如果背景固定,可用帧差法 然后在计算下连通域 将面积小的去掉即可
如果背景单一,即你要跟踪的物体颜色和背景色有较大区别 可用基于颜色的跟踪 如CAMSHIFT 鲁棒性都是较好的
如果背景复杂,如背景中有和前景一样的颜色 就需要用到一些具有预测性的算法 如卡尔曼滤波等 可以和CAMSHIFT结合
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论文研究-改进CamShift算法的眼动跟踪方法.pdf
针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征，在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题，提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中，计算边缘直方图分布，在颜色特征基础上融合边缘特征，同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响，并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时，自动更新模板， ...
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论文研究-基于CamShift和Kalman滤波混合的视频手势跟踪算法.pdf
提出了一种基于CamShift和Kalman滤波混合的跟踪算法，实现了对视频图像中动态手势的跟踪。在跟踪过程中，CamShift利用手势的颜色直方图模型，将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图，结合运动信息和肤色概率 ... 上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中手势的中心位置。在CamShift算法基础上利用Kalman滤波对搜索窗口进行运动预测。实验表明，该算法快速准确可靠，并且较好地处理了 ...
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研究论文-基于ORB特征点匹配的改进Camshift运动目标跟踪算法.pdf
在运动目标跟踪方面，当前比较常用的算法就是Camshift算法。针对该算法容易产生目标丢失的情况，在本文中提出一种基于ORB（oriented brief）特征点匹配的Camshift改进算法。原Camshift算法可以从目标的颜色直方图模型得到每帧图像的反向投影图，根据目标的大小自适应地调整搜索窗口尺寸，并迭代计算各目标窗口的质心位置 ...
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