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改进的高效Camshift跟踪算法
Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法，它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮，从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对 算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置，使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围，并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明，改进的 Camshift有效地克服了Camshift 算法自身的缺陷，即使运动目标做加 速运动时，也可准确地预测运动目标的位置，缩小目标搜索范围，进而提高目标跟踪速度1802009,45(27)Computer Engineering and Applicationsg4△n=|k+1-1h+110802641033448080140260ak+=y·ak++1-y·a23625652902602892500≤ay≤13562567420246119848024048223647ghgk+1°532236541234345、61058123258323262Camshift500220M0-18025017005010015020025030050100150200250300b0。1=0.8、y=0.8shiftshiftgA8k[1 Collins R T Lipton A J. Introduction to the special section onvideo surveillance[J].IEEE Trans on Pattern Anaysis and Machine0Intelligence 2000 228 745-746[2 Hu Weiming Xiao Xuejuan Tan Tieniu Traffic accident predictionehicle tracking and traportation System 2003 11 220-223 Boyle M.The effects of capture conditions on the CAMSHiFT facetracker[R Alberta Canada Department of Computer Science Univer-sity of Calgary 20012007111991-19935] Murat T Digital video processing[M][SI. Prentice Ilall Inc 199694-956 Collins Lipton Kanade et al A system for video surveillance and monitoring VSAM final report Technical Report CMU2RI2TR200212[R]CamshiftRobotics Institute Carnegie Mellon University 2000o1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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基于SIFT+Kmeans+SVM的场景识别报告
基于SIFT特征和K-means以及SVM提出了场景图形分类系统的理论框架。然后进行试验，比较不同聚类数目的正确率，同时还与机器学习方法进行了效果比较。试验结果表明，基于SIFT和K-means以及SVM的场景分类方法在准确率上很接近机器学习方法。
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Reynolds 方程压力与润滑膜厚-good to Greg.zip
【实例简介】本程序可以用于雷诺方程计算承载力和润滑膜厚，得到力的分布图像和膜厚的分布图像
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遗传算法解决背包问题 MATLAB可运行代码
假设：背包最大重量为1000，物品的数量为50，物品的价值：[220 208 198 192 180 180 165 162 160 158 155 130 125 122 120 118 115 110 105 101 100 100 98 96 95 90 88 82 80 77 75 73 72 70 69 66 65 63 60 58 56 50 30 20 15 10 8 5 3 1]，物品的重量：[80 82 85 70 72 70 66 50 55 25 50 55 40 48 50 32 22 60 30 32 40 38 35 32 25 28 30 22 50 30 4
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UMAT线形粘弹性
介绍了线形粘弹体的UMAT程序说明
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点云数据-三维重建
包含三款点云数据，有经典的兔子和多边形模型数据，还有鼠标点云数据，格式多样化，适合初学者测试代码使用！喜欢的拿走！
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用pytorch实现dnn
用pytorch 实现深度学习dnn网络，有实际数据做支撑，py3.6 +pytorch0.4，代码可以直接运行，不需要gpu
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CATIA V5基础教程.pdf
清华大学版本，学习catia基础教程清华大学版本，学习catia基础教程
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运用Matlab录音识别过程（附录源代码程序）
该系统能较好地进行语音的识别，同时，基于矢量量化技术 （ＶＱ）的语音识别系统具有分类准确，存储数据少，实时响应速度快。
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电力系统状态估计-最小二乘+不良数据辨识-matlab
电力系统状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘+不良数据辨识-matlab最小二乘是对电力系统进行状态估计的最基本方法，而考虑到电力网数据可能存在不良数据，需要使用相关方法进行不良数据辨识；检测到不良数据点位置后，系统还会剔除不良数据再次进行辨识两份导入数据中，iSE30Bus1为有误差数据，iSE30Bus2为无误差数据输出结果会导入至oStateEstimation中
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