朱铭德的留言板

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2020-01-02 06:30:58

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Laoerphilosophy 2020-05-08

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你好，近期一直在连接leap motion和C++，因为不熟悉C++，一直连接不上。我是按照你的博客来操作的，只是，出现了这个问题，不知道怎么解决了。希望博主可以帮我解答，非常感谢!

hsg05688 2020-03-19

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我的leapmotion为啥总出不来图像啊？代码运行没报错

再给我两分钟，我把鸡蛋煎成饼 2020-03-01

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楼主大大，对于配准后的两片点云，用VS如何计算二者的均方根误差呢？谢谢

在写的过程中还遇到了不少问题，已经记不太清了，有疑问欢迎评论留言，一起探讨咯~ //@author zmdsjtu@163.com //2016-12-02 //博客地址:http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53432177 #define _...

非常欢迎留言和讨论。 Reference [1]The Phong Surface: Efficient 3D Model Fitting using Lifted Optimization. ECCV2020 [2]MEgATrack: Monochrome Egocentric Articulated Hand-Tracking for Virtual Reality. ...

中小学校网络视频监控解决方案.doc

分治算法实验报告.docx

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域，实时目标跟踪是许多应用的核心任务，例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF（Boosted Adaptive Clustering Filter）。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出，其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter，是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性，而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略，显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心，更准确地捕捉目标的外观变化，从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外，BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中，Boosting用于优化目标检测性能，动态调整特征权重，强化对目标识别贡献大的特征，从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率，能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪，这对于需要快速响应的应用场景（如视频监控和自动驾驶）至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构，方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常，BACF的MATLAB源码包含以下部分：主函数（实现整个跟踪算法的核心代码）、特征提取模块（从视频帧中提取目标特征的子程序）、聚类算法（实现自适应聚类过程）、Boosting算法（包含特征权重更新的代

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