说明： 运动目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究内容,它对运动目标的分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响,在机器人导航、智能监视系统、医学图像分析以及视频图像压缩和传输等领域中都有广泛的应用。然而,针对不同的应用场景,目前运动目标检测方法由于算法复杂、耗时以及缺乏鲁棒性,在实际的处理和应用中受到了...

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说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

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说明：HOG特征计算的步骤：（1）将输入的彩图转换为灰度图；（2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；（3）计算梯度；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。（4）将梯度投影到单元...

说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

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说明：pectralClustering实现了三个谱聚类算法（Unnormalized, Shi & Malik, Jordan & Weiss）. Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据...

说明：激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机...

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说明：基于傅里叶频谱特征的粒子滤波跟踪程序，修复了因粒子超过窗口范围出现ERROR的BUG，将传统颜色特征改为傅里叶频谱特征，特别有利于实现与背景颜色相似但纹理特征有别于背景的运动目标，而且傅里叶频谱的特征提取速度很快，能满足实时跟踪的要求-fourier spectrum-based particle ...

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说明：2017年研究生数学建模竞赛D题相关资源

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：近几十年来，各种车型的影响[1-3]已经提出来形容不同种类的运动目标的机动目标跟踪，机动目标跟踪的实践模式，吸引了相当多的研究人员用不同的方法来的问题。提出了Dr.Zhou于1983年目前的统计模型（CSM）[4]。在CSM中，目标加速度的特征在于改进的瑞利概率密度函数，并且其平均值被预测的当前加速...

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说明：基于混沌的模拟退火算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,关于超声波倒车雷达测距的，空间目标识别，采用PM算法，可以提取一幅图中想要的目标。

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