基于均值变换的Particle Filter实时跟踪算法

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提出一种基于均值变换(Mean Shift)的Particle Filter图像跟踪算法,算法将目标的状态空间分解为位移子空间和形变子空间。使用均值变换算法跟踪位移子空间变化,获得目标的位置信息。在此基础上使用Particle Filter跟踪形变子空间变化和补偿均值变换的跟踪误差,由于均值变换算法跟踪的信息使Particle Filter跟踪的位移子空间大大缩小,减少Particle Filter所需要的样本数,使Particle Filter的实时性能提高,而Particle Filter获得的
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