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1)  the mean-shift algorithm
mean-shif均值平移算法
2)  meanshift algorithm
均值平移算法
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3)  Mean Shift algorithm
Mean Shift算法
1.
A novel infrared moving object tracking method based on particle filter and Mean Shift algorithm was presented.
提出一种基于粒子滤波及Mean Shift算法的红外运动目标跟踪方法。
2.
The research of its convergence of Mean Shift algorithm is the foundation of its application.
首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指出其收敛到局部极大值的条件;最后,从几何上举反例分析了Mean Shift的收敛性,并进行了深入比较和讨论。
3.
Then it tracks the object by combining the Mean Shift algorithm and moving detection algorithm.
提出了一种彩色序列图像中的实时运动目标跟踪算法,该算法首先利用综合帧间差分法与背景差分法两种方法优点的动态背景更新算法来检测各种运动目标,在后续的图像序列中,利用运动检测算法来确定目标跟踪的起始点,并利用Mean Shift算法来跟踪运动物体;然后再更新Mean Shift的目标模板。
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4)  K-mean algorithm
K-mean算法
5)  mean-shift algorithm
mean-shift算法
1.
This paper proposed a real-time automatic face tracking algorithm which combined face detection and mean-shift algorithm with Kalman filter.
提出了一种人脸检测、mean-shift算法与卡尔曼滤波器相结合的实时全自动人脸跟踪算法。
2.
It uses affine model to estimate the moving character of the background for detecting,and uses mean-shift algorithm for tracking.
介绍了一种应用于自动跟踪装置上的运动背景下目标检测与跟踪的方法,采用仿射模型作背景运动估计进行检测以及mean-shift算法跟踪目标,并将该方法应用到一套自动跟踪系统实验平台上。
3.
With the mean-shift algorithm, the movement direction of density function grads can be obtained easily, thus controling the direction and the intensity of derivation.
利用mean-shift算法可以方便、快捷地得到密度函数梯度的变化方向,从而控制衍生的方向和强度。
6)  Mean-Shift
Mean-Shift算法
1.
An improved moving object tracking algorithm is presented based on the framework of traditional Kalman filter and Mean-Shift optimization.
构建运动目标图像区域的金字塔,采用Kalman滤波预测耦合Mean-Shift算法的框架,在尺度、位移空间内进行优化匹配搜索,确定最佳候选目标的位置信息。
2.
To solve some difficult problems in object tracking algorithm,an Mean-shift based on Gaussian mixture models(GMM) and scene information(MGSI) method was developed.
为解决目标跟踪算法中的某些难点问题,提出以Mean-shift算法为基础,基于高斯混合模型(GMM)前景分割和场景信息的MGSI方法。
3.
This method adopts mean-shift procedure and using new PDF(probability density function)replaces traditional PDF which only selects gray feature to represent targets.
实验结果表明,该算法与mean-shift算法相比,跟踪稳定得到了较大改进,取得了理想的跟踪效果。
补充资料：均值不等式

几个重要不等式(一)

一、平均值不等式

设a1,a2,…, an是n个正实数，则，当且仅当a1=a2=…=an时取等号

1.二维平均值不等式的变形

(1)对实数a,b有a2+b2³2ab　　　　　　　　　 (2)对正实数a,b有

(3)对b>0，有，　　 (4)对ab2>0有，

(5)对实数a,b有a(a-b)³b(a-b)　　　　　　　　　　　　　　　 (6)对a>0,有

(7) 对a>0,有　　　　　　　　　　　　　　　　　　 (8)对实数a，b有a2³2ab-b2

(9) 对实数a，b及l¹0，有

二、例题选讲

例1.证明柯西不等式

证明：法一、若或命题显然成立，对¹0且¹0，取

代入(9)得有

两边平方得

法二、，即二次式不等式恒成立

则判别式

例2.已知a>0,b>0,c>0,abc=1,试证明：

(1)

(2)

证明：(1)左=[]

=

³

(2)由知

同理：

相加得：左³

例3.求证：

证明：法一、取，有

a1(a1-b)³b(a1-b), a2(a2-b)³b(a2-b),…, an(an-b)³b(an-b)

相加得(a12+ a22+…+ an2)-( a1+ a2+…+ an)b³b[(a1+ a2+…+ an)-nb]³0

所以

法二、由柯西不等式得： (a1+ a2+…+ an)2=((a1×1+ a2×1+…+ an×1)2£(a12+ a22+…+ an2)(12+12+…+12)

=(a12+ a22+…+ an2)n,

所以原不等式成立

例4.已知a1, a2,…,an是正实数，且a1+ a2+…+ an<1，证明：

证明：设1-(a1+ a2+…+ an)=an+1>0,

则原不等式即nn+1a1a2…an+1£(1-a1)(1-a2)…(1-an)

1-a1=a2+a3+…+an+1³n

1-a2=a1+a3+…+an+1³n

…………………………………………

1-an+1=a1+a1+…+an³n

相乘得(1-a1)(1-a2)…(1-an)³nn+1

例5.对于正整数n，求证：

证明：法一、

>

法二、左=

=

例6.已知a1,a2,a3,…,an为正数，且，求证：

(1)

(2)

证明：(1)

相乘左边³=(n2+1)n

证明(2)

左边= -n+2(

= -n+2×[(2-a1)+(2-a2)+…+(2-an)](

³ -n+2×n

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参考词条