摘要：针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题，提出一种改进的背景加权Mean Shift (均值漂移) 跟踪算法，在目标颜色直方图中加入纹理特征，并将局部背景信息引入目标特征直方图中，以排除复杂背景的影响。实验证明，本文提出的算法在应对复杂背景及遮挡时比经典的Mean Shift算法以及背景加权Mean Shift算法更有效，且拥有不错的运行效率。

0引言

运动目标跟踪一直是计算机视觉领域的热点问题， Mean Shift算法以其迭代次数少、调节参数少、实时性好、易于工程实现等优点广泛应用于各实时跟踪系统［12］。Cheng Y等［3］于1995年首次将Mean Shift(MS)算法［4］运用到模式识别，此后，Mean Shift 被广泛用于目标跟踪。但由于Mean Shift算法本身使用单一的颜色直方图表示目标特征，且使用了掺杂有背景信息的矩形目标模板，当目标处于背景与前景颜色相似的环境时，极易陷入局部最优，往往导致跟踪目标丢失。

文章目录

• 1. 机器学习基本概念
• 2. sklearn机器学习库

Hello! Welcome to CBN Perspective. I’m Stephanie Li.

Imagine this: At 9 p.m. sharp, the lights dim at DJI’s Shenzhen headquarters, and employees are literally herded out by security guards; over at Midea, offices go dark by 6:20 p.m., with strict bans on after-hours meetings; and PowerPoints are getting the boot at MINISO, where reports must now fit on three pages max.

1、数据载入、显示与保存

聚类算法是一种无监督学习方法，它可以根据数据对象之间的相似度或距离，将它们划分为不同的簇或类别，使得同一簇内的对象尽可能相似，不同簇间的对象尽可能不同。

机器学习中的聚类算法有很多种，根据不同的划分原则和优化目标，可以分为以下几类：

K-means,K-means++,均值漂移Mean Shift等算法可以解决大部分无监督的分类问题，由于他们都是基于距离的聚类算法，因此聚类结果是球状簇。在现实中，当聚类结果是非球状簇的时候，这几种算法将失效，此时引入新的算法–DBSCAN(基于密度的聚类)。

引言

滤波算法在工程应用中起着关键作用，能够有效地消除噪声、提取特征、增强图像等。本文将介绍并比较分析十种常用的滤波算法，探讨它们的优劣以及适用的应用场景。

1. 高斯滤波（Gaussian Filter）

• 特点： 基于线性平滑，使用高斯核进行加权平均。

来源：DeepHub IMBA

视觉跟踪技术是计算机视觉领域（人工智能分支）的一个重要课题，有着重要的研究意义。在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究，视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展，使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器学习方法，更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习（神经网络）和相关滤波器等方法。本文主要介绍以下几点：什么是视觉目标跟踪（单目标跟踪）、单目标跟踪的基本结构（框架），目标跟踪存在的挑战，目标跟踪经典相关方法及研究趋势等。

KNN（K近邻分类）算法（监督学习）

最简单的机器学习算法之一 给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。