说明：均值平移的跟踪代码，能够对目标物体进行良好的跟踪

说明：实现了基于mean-shift的图像检索，实现了比较两图像的相似度，选择最相近的图片

说明：optimal bandwith mean shift

说明：mean shift cluster計算以及使用方法

说明：这是有关图像目标跟踪的ppt 讲的方法是用 mean shift 来进行目标跟踪 学习l

说明：基于mean-shift的动态目标跟踪算法，简单有效，另附图库

说明：使用matlab实现图像的追踪，以把图像分割成不同区域。

说明：压缩包里包含了如下关于目标检测的文献 1.一种基于背景减除与三帧差分的运动目标检测算法 2.Suboptimal Target Tracking in Clutter 3.A Study of a Target Tracking Algorithm Using Global Nearest Neighbor Approach 4.基于改进概率数据关联滤波的红外小运动目标跟踪 5.运动图像分析 6.Tracking of Humans Using Masked Histograms and Mean Shift

说明：基于mean-shift运动目标跟踪matlab源代码

说明：利用mean shift实现图像分割和平滑

说明：MeanShift算法在运动人体跟踪MATLAB代码

说明：mean shift图像分割软件,只能对灰度图像进行处理,如果对彩色图像进行处理,需要转换

说明：Mean Shift Clustering

说明：A paper on Algorithm for Tracking of Fast Motion Objects with Adaptive Mean Shift

说明：该源码是关于运动对象跟踪的算法，主要实现了高斯背景建模，全局运动补偿（SIFT特征和RANSAC算法），运动对象检测，对象跟踪算法（Mean Shift，Particle Filter等），对象特征提取（轨迹，大小，起止帧等），同时，程序基于VC2008+OpenCV开发，实现了对话框式的程序界面，效率高。

说明：Mean Shift算法的具体步骤，Mean Shift算法可以分为以下4步： 1.选择窗的大小和初始位置. 2.计算此时窗口内的Mass Center. 3.调整窗口的中心到Mass Center. 4.重复2和3，直到窗口中心"会聚"，即每次窗口移动的距离小于一定的阈值。

说明：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。我把这个算法分解成三个部分，便于理解： 1) Back Projection计算 2) Mean Shift算法 3) CamShift算法

说明：Mean Shift 概述,Word文档,总共15页

说明：一种基于纹理的Mean Shift目标跟踪算法Matlab源代码,论文<Robust Object Tracking using Joint Color-Texture Histogram>发表在2009年的International Journal of Pattern Recognition and Artifical Intelligence.

说明：mean shift功能演示，实现图像分割，具体请看效果

说明：The mean shift tracker algorithm was implemented using matlab.

说明：I have written mean shift algorithm sample

说明：实现改进算法mean-shift跟踪，matlab实现，跟踪效果很好，代码容易理解。

说明：Mean+Shift及相关算法在视频跟踪中的研究.Mean+Shift及相关算法在视频跟踪中的研究.

说明：这是一篇介绍mean-shift改进算法的资料，它可以解决目标逐渐变大的问题，可以改变窗形的大小

说明：mean shift聚类算法，可以用来浮现轮廓

说明：均值漂移算法（mean shift）matlab源码

说明：mean—shift算法的详细解释，可以用在图像平滑，物标跟踪等方面

说明：meanshift粒子滤波c代码，挺不错的。

说明：视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。