演算法基礎 卡爾曼濾波KF

kalman filter

kcf尺度變化是跟蹤中比較基本和常見的問題，前面介紹的三個演算法都沒有尺度更新，如果目標縮小，濾波器就會學習到大量背景資訊，如果目標擴大，濾波器就跟著目標區域性紋理走了，這兩種情況都很可能出現非預期的結果，導致漂移和失敗。

struct

cv_exports params
; /** @brief constructor
@param parameters kcf parameters trackerkcf::params
*/static ptrcreate(const trackerkcf::params ¶meters);

dlib中自帶的correlation_tracker類

danelljan, martin, et al. 『accurate scale estimation for robust visual tracking.』 proceedings of the british machine vision conference bmvc. 2014.

參考1.

完

卡爾曼 基礎卡爾曼濾波

卡爾曼濾波器是一種基礎 定位演算法。原理非常簡單易懂。核心過程可以用乙個圖說明 本質上就是這兩個狀態過程的迭代，來逐步的準確定位。更新 更具感測器獲取到比較準確的位置資訊後來更新當前的 問位置，也就是糾正 的錯誤。你可能要問為什麼有感測器的資料了還要進行更新？因為在現實世界中感測器是存在很多雜訊干擾...

卡爾曼濾波 基礎

先上公式 在乙個離散控制過程的系統中，假設該系統可用乙個線性隨機微分方程 linear stochastic difference equation 來描述 x k axk 1 bu k 1 wk 1 x k ax bu w xk ax k 1 buk 1 wk 1 其中x是系統的狀態向量，大小為n...

卡爾曼 卡爾曼濾波 1

今天主要介紹一下卡爾曼濾波器，所謂卡爾曼濾波器其實是一種最優化遞迴數字處理演算法 optimal recursive data processing algorithm 卡爾曼濾波器應用 既然我們有了測量儀器，這些測量儀器可以目標給出準確測量值。還需要卡爾曼濾波器進行估計嗎?下面解釋一下為什麼需要卡...