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2D多目标跟踪算法在图像处理和模式识别中的应用：基于SIFT和SVM的欧氏距离matlab代码实现，应用于kangaroo-tracking项目
资源介绍
欧氏距离matlab代码图像处理和模式识别：2D对象跟踪
亚历山德拉·波波夫（12216685）莱洛伊·奇卡·阿诺兹（12400952）马塞尔·布勒（99211688）
2015年10月28日使用Matlab
R2015a和VLFeat
0.9.20设计
-----如何开始-----
在Matlab中运行GUI.m
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GitHub
URL
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细节
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该对象跟踪算法使用不同的方法来查找关键点并进行匹配。
使用GUI，可以选择不同的参数：
视频：选择要处理的视频，初始矩形已设置。
您可以从PrinctonTrackingBenchmark网站的示例视频中进行选择
匹配算法：在两种匹配算法中选择a）欧几里得距离b）SVM
显示模式：在矩形或矩形与实际关键点之间选择
在一帧之后停止：检查是否要查看每一帧，然后再手动继续
-----代码的形式-----
读取图像并进行预处理
使用VLFeat查找和描述关键点
匹配来自社区的关键点：模式1：将关键点与欧式距离匹配；模式2：使用svm匹配关键点[训练有99个跟踪示例]
矩形和（可选）关键点显示了视频中所选对象