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该论文提出一种融合Kalman滤波的自适应带宽Mean Shift算法，旨在提高目标跟踪的精度与稳定性。通过引入Kalman滤波器对目标状态进行预测与修正，结合Mean Shift算法的非参数特性，实现带宽的动态调整。该方法有效解决了传统Mean Shift算法在复杂环境下的跟踪漂移问题，提升了实时性与鲁棒性，适用于智能自动化系统中的目标识别与跟踪任务。 文档为pdf格式，0.78MB，总共5页。
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- 融合Kalman滤波的自适应带宽Mean Shift算法 - 2011年中国智能自动化会议.pdf
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