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MATLAB实现的基于局部敏感直方图视觉目标跟踪系统
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资 源 简 介
本项目提供一种基于局部敏感直方图（LSH）的高效目标跟踪MATLAB实现。系统通过构建目标外观模型，在视频序列中实现稳定跟踪，适用于复杂场景。算法简洁高效，适合视觉跟踪研究与教学应用。
详 情 说 明
基于局部敏感直方图的视觉目标跟踪系统
项目介绍
本项目实现了一种基于局部敏感直方图（LSH）的高效视觉目标跟踪算法。系统能够对视频序列中的特定目标进行持续跟踪，通过计算目标的局部敏感直方图特征来建立鲁棒的外观模型。算法采用有效的跟踪策略，在复杂场景下能够处理目标遮挡、光照变化和尺度变化等挑战，具有良好的跟踪性能。
功能特性
- 高效特征提取：采用局部敏感直方图技术提取目标的判别性特征
- 鲁棒外观建模：在线更新目标外观模型，适应目标外观变化
- 可靠状态估计：基于粒子滤波方法估计目标位置和运动状态
- 可视化展示：实时显示跟踪结果和置信度评分
- 性能评估：提供详细的跟踪性能分析报告（成功率曲线、精确度曲线等）
使用方法
输入要求
- 视频序列文件（支持avi, mp4等常见格式）
- 初始帧目标位置信息（矩形框坐标[x,y,width,height]）
- 可选参数配置（直方图维度、粒子数量、学习率等）
输出结果
- 每帧图像中目标的跟踪位置（矩形框坐标）
- 跟踪置信度评分
- 可视化跟踪结果视频
- 跟踪性能评估报告
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- Statistics and Machine Learning Toolbox
- 推荐内存：8GB以上
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
文件说明
主程序文件承载了系统的核心运行逻辑，其主要能力包括：初始化跟踪参数与系统环境；读取输入视频流与初始目标位置信息；执行局部敏感直方图特征提取过程；运行粒子滤波算法进行目标状态估计；实现在线更新目标外观模型的机制；输出跟踪结果并进行可视化展示；最后生成跟踪性能的量化评估报告。该文件整合了从特征提取到结果评估的完整跟踪流程。
