原博主:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051 meanShift算法用于视频目标跟踪时,采用目标的颜色直方图作为搜索特征,通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置,从而达到跟踪的目的. 传统的meanShift算法在跟踪中有几个优势: (1)算法计算量不大,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪: (2)采用核函数直方图模型,对边缘遮挡.目标旋转.变形和背景运动不敏感. 同时,meanShift算

这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法[matlab/c两个版本] csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了… 一.简介 首先扯扯无参密度估计理论,无参密度估计也叫做非参数估计,属于数理统计的一个分支,和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法.参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数,在实际的应用中这个条件很难达到.而无参数密度估计方法对先验知识要求最少,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用

#if !defined OFINDER #define OFINDER #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> class ContentFinder { private: float hranges[2]; const float* ranges[3]; int channels[3]; float threshold; cv::MatND histogram; cv::Sp

Viola-Jones 人眼检测算法+meanshift跟踪算法 这次的代码是对视频中的人眼部分进行检测加跟踪,检测用的是matlab自带的人眼检测工具箱 下面是matlab官网介绍这个算法的一些东西: http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-camshift.html?searchHighlight=Viola-Jones http://cn.mathworks.com/hel

参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html MeanShift 算法作为一种基于特征的跟踪方法,基本思想是通过反复迭代搜索特征空间中样本点最密集的区域,搜索点沿着样本点密度增加的方向“漂移”到局部密度极大点.这种通过有限次迭代准确定位目标的方法,有计算量不大的优点,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪.

meanShift,均值漂移,在聚类.图像平滑.切割.跟踪等方面有着广泛的应用.meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的,其最初的含义正如其名:偏移的均值向量:但随着理论的发展,meanShift的含义已经发生了非常多变化.现在,我们说的meanShift算法,通常是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的结束条件. 在非常长一段时间内,meanShift算法都没有得到足够的重视,直到1995年还有一篇重要论文的发表.

  通俗理解Meanshift均值漂移算法  Meanshift车手?? 漂移?? 秋名山???   不,不,他是一组算法,  今天我就带大家来了解一下机器学习中的Meanshift均值漂移. Meanshift算法他的本质是一个迭代的过程 , 我先给大家讲一下他的底层原理     1)概述 Mean-shift(均值迁移)的基本思想:在数据集中选定一个点,然后以这个点为圆心,r为半径,画一个圆(二维下是圆),求出这个点到所有点的向量的平均值,而圆心与向量均值的和为新的圆心,然后迭代此过程,直到

ref:参考自:这里(目标跟踪) Meanshift图像分割:这里 最近看到FT算法使用meanshift算法进行显著图的分割,于是就来学习他的姿势 对于集合中的每一个元素,对它执行下面的操作:把该元素移动到它邻域中所有元素的特征值的均值的位置,不断重复直到收敛. 准确的说,不是真正移动元素,而是把该元素与它的收敛位置的元素标记为同一类.对于图像来说,所有元素程矩阵排列,特征值便是像素的灰度值. 此外,从公式1中可以看到,只要是落入Sh的采样点,无论其离中心x的远近,对最终的Mh(x)计算的贡献

Meanshift,聚类算法 http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html 记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d

BIRCH:是一种使用树分类的算法,适用的范围是样本数大,特征数小的算法,因为特征数大的话,那么树模型结构就会要复杂很多 DBSCAN:基于概率密度的聚类方法:速度相对较慢,不适用于大型的数据,输入参数有r和k k-means:是通过不断更新聚类中心所进行的一种参数变化,需要输入的参数是需要聚成几类 MEAN-SHIFT:基于核密度估计的漂移算法,使用的是高斯概况密度估计 下面做一个是一个对不同的特征进行特征增强后的准确度的效果 特征增强指的是:对每一样本特征做一个归一化,对归一化后的数据的某个

[转载自Liqizhou],原文地址 Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x,那么Mean Shift向量的基本形式定义为: Sk是一个半径为h的高维球区域,满足以下关系的y点的集合, k表示在这n个样本点xi中,有k个点落入Sk区域中. 以上是官方的说法,即书上的定义,我的理解就是,

原帖地址:http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html   记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个

记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x,那么Mean Shift向量的基本形式定义为: Sk是一个半径为h的高维球区域,满足以下关系的y

Mean-Shift 是基于核密度估计的爬山算法,可以用于聚类.图像分割.跟踪等领域.

机器学习的研究方向主要分为三大类:聚类,分类与回归. MeanShift作为聚类方法之一,在视觉领域有着广泛的应用,尤其是作为深度学习回归后的后处理模块而存在着. 接下来,我们先介绍下基本功能流程,然后会用代码的形式来分析. 一.算法原理: MeanShift,顾名思义,由Mean(均值)和shift(偏移)组成.也就是有一个点x,周围有很多点xi,我们计算点x移动到每个点所需要的偏移量之和,求平均,就得到平均偏移量.该偏移量包含大小和方向 ,方向就是周围分布密集的方向.然后点x往平均偏移量方向

    利用Meanshift filter和canny边缘检测的效果,可以实现简单的图片的卡通化效果.简单的说,就是用Meanshift filter的结果减去canny算法的结果得到卡通化的效果.   代码如下: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui//highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <ios

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条

基于meanshift的手势跟踪与电脑鼠标控制(手势交互系统) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一年多前开始接触计算机视觉这个领域的时候,年幼无知,倍感吃力.当年惶恐,从而盲从.挣扎了不少时日,感觉自己好像还是处于领域的门外汉一样,在理论与实践的鸿沟中无法挣脱,心里空落落的.在这种挥之不去的烦忧中,某个时候豁然开朗,觉得要看一个系统的代码了,看看别人是怎么写的,理论又是怎么用在实践上的.然后自己就瞄准了TLD这个被炒作地很火的跟踪算法.花了

mean shift算法是一种强大的无参数离散数据点的聚类方法,其在图像平滑.图像分割以及目标跟踪等方面都有着广泛的应用.[Yamauchi et al. 2005]基于mean shift算法提出了一种网格分割方法,具体来说,给定一个三角网格,其面片重心和面片法向可以组成6维特征空间中的一系列离散点集,然后使用mean shift算法对其进行聚类,聚类后每个面片的法向可以修正为各自聚类中心的法向信息,最后基于面片修正法向进行网格分割.下面具体介绍该算法的过程. 给定一个由面片{Ti}所组成的三