计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？ 我所知道的有tld、compressive tracking、struck。还望补充！相信很多来这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这。
目标跟踪都有那些算法
年化跟踪误差算法 TDti=Rti ？ Rtm，其中TDti表示基金i在时间t内的跟踪偏离度，Rti为基金i在时间t内的净值增长率；Rtm为基准组合在时间t内的收益率。指数基金对偏离度和跟踪误差有约束范围。比如ETF的日均跟踪偏离度的绝对值一般小于0.2%，年化跟踪误差不超过2%，普通指数基金日均偏离度小于0.3%，年化跟踪误差不超过4%。跟踪误差是偏离度序列的标准差，反映偏离度的波动情况。波动越大，意味着GPS的准确性越差。同样的，对于指数基金来说，跟踪误差一定程度上反映基金管理的风险。跟踪误差越大，风险暴露得越多。扩展资料：注意事项：1、确定该基金和跟踪指数的涨跌幅，例如某沪深300指数基金的日涨跌幅为2%，其标的指数-沪深300指数的涨跌幅为2.2%。注意这里的涨跌幅可能是正数，也可能是负数，以实际涨跌幅进行计算。2、在对同一时期相同数据量比较的时候，可以只计算残差平方和，不需要除以n和开根号，这样计算量和计算的复杂度会减小。3、如果涨跌幅数据都为负数，如-2%和-2.2%，则0.2%和-0.2%的意义都是一样的，均为基金实际涨跌幅与跟踪指数涨跌幅的差距大小，对其求平方的意义就是消除残差的正负号。参考资料来源：-跟踪误差
光线跟踪算法的简介 为了生成在三维计算机图形环境中的可见图像，光线跟踪是一个比光线投射或者扫描线渲染更加逼真的实现方法。这种方法通过逆向跟踪与假象的照相机镜头相交的光路进行工作，由于大量的类似光线横穿场景，所以从照相机角度看到的场景可见信息以及软件特定的光照条件，就可以构建起来。当光线与场景中的物体或者媒介相交的时候计算光线的反射、折射以及吸收。光线跟踪的场景经常是由程序员用数学工具进行描述，也可以由视觉艺术家使用中间工具描述，也可以使用从数码相机等不同技术方法捕捉到的图像或者模型数据。由于一个光源发射出的光线的绝大部分不会在观察者看到的光线中占很大比例，这些光线大部分经过多次反射逐渐消失或者至无限小，所以对于构建可见信息来说，逆向跟踪光线要比真实地模拟光线相互作用的效率要高很多倍。计算机模拟程序从光源发出的光线开始查询与观察点相交的光线从执行与获得正确的图像来说是不现实的。这种方法的一个明显缺点就是需要假设光线在观察点处终止，然后进行逆向跟踪。在一定数量的最大反射之后，最后交点处的光线强度使用多种算法进行估计，这些算法可能包括经典的渲染算法，也可能包括如辐射着色这样的技术。
运动跟踪系统根据哪些参数来评价算法的好坏？ 本人硕士是做有关运动处理相关方向的的题目，目前是到很多算法譬如meanshift，sift，模板匹配，轮廓法等…
基于深度学习的目标跟踪算法是否可能做到实时？ 或者别人发表了，我会在zhihu上做更新。DCFNet 生下来就是一个悲剧的作品，和CFNet撞车。下面说工作，这里就 不说不同点了，直说初衷。大家已经感受到被KCF统治的跟踪领域。
数据结构自己写的算法程序怎么知道对还是不对？ 断点调试下
多假设追踪方法mht是什么算法 多假设跟踪算法是一种数据关联类型的多目标跟踪算法，实现方式分为面向假设的MHT和面向航迹的MHT两种。MHT算法的实现流程包括航迹关联和航迹。
