視覺跟蹤技術研究發展到現在，形形色色的演算法不計其數，使人應接不暇。比較經典的演算法主要有meanshift,ivt,l1,mit,cv等。因為視覺跟蹤是乙個實驗性的問題，是各種機器學習演算法、計算機視覺知識在跟蹤領域中的綜合應用。因此，每個演算法在提出時，也需要給出演算法實現的**，供大家檢驗。
一般的來說，matlab**比較通用。但在實際問題中，考慮到演算法的實時性，有的人考慮用到c++ 以及c++與matlab的介面。這是研究視覺跟蹤演算法的乙個首要條件。
對於我等初學者來說，感覺閱讀和編寫程式好麻煩，可想而知，作者有了idea後，還要實現，實現完了之後，還要與其他的state-of-the-art去比，應該很麻煩吧！網上有許多的實現**，真真需要潛下心來，認真閱讀，方可大有裨益。
視覺跟蹤演算法 deeplearning
視覺跟蹤，就是依據目標在第一幀的位置，對後續幀中目標的位置進行判定的過程。其主要困難是如何適應目標在運動過程中受內外部因素的影響而引起的外觀變化。主要分為生成模型方法和判別模型方法。所謂生成模型，就是依據歷史幀，生成模型，用以檢測當前幀中候選目標的重構誤差，重構誤差最小的即為跟蹤結果。判別模型，是將...
TLD視覺跟蹤演算法
tld是一種演算法的簡稱，原作者把它叫做tracking learning detection。搞視覺的人看到這個名字都會嚇一跳，很ambitious的計畫。是09年的工作，不算太久，不過也不太新。網上關於這個的資源其實很多，很大程度和作者開放源 有關。學習過程中碰到的第乙個問題就是資源太多 當然是...
TLD視覺跟蹤演算法
本文 以下博文 tld是一種演算法的簡稱，原作者把它叫做tracking learning detection。搞視覺的人看到這個名字都會嚇一跳，很ambitious的計畫。是09年的工作，不算太久，不過也不太新。網上關於這個的資源其實很多，很大程度和作者開放源 有關。學習過程中碰到的第乙個問題就是...