emmc协议，里面有4.4和4.5和4.51和5.0四个pdf

Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法，它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮，从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对 算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置，使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围，并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明，改进的 Camshift有效地克服了Camshift 算法自身的缺陷，即使运动目标做加 速运动时，也可准确地预测运动目标的位置，缩小目标搜索范围，进而提高目标跟踪速度1802009,45(27)Computer Engineering and Applicationsg4△n=|k+1-1h+110802641033448080140260ak+=y·ak++1-y·a23625652902602892500≤ay≤13562567420246119848024048223647ghgk+1°532236541234345、61058123258323262Camshift500220M0-18025017005010015020025030050100150200250300b0。1=0.8、y=0.8shiftshiftgA8k[1 Collins R T Lipton A J. Introduction to the special section onvideo surveillance[J].IEEE Trans on Pattern Anaysis and Machine0Intelligence 2000 228 745-746[2 Hu Weiming Xiao Xuejuan Tan Tieniu Traffic accident predictionehicle tracking and traportation System 2003 11 220-223 Boyle M.The effects of capture conditions on the CAMSHiFT facetracker[R Alberta Canada Department of Computer Science Univer-sity of Calgary 20012007111991-19935] Murat T Digital video processing[M][SI. Prentice Ilall Inc 199694-956 Collins Lipton Kanade et al A system for video surveillance and monitoring VSAM final report Technical Report CMU2RI2TR200212[R]CamshiftRobotics Institute Carnegie Mellon University 2000o1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

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一、 利用行列式比估计模型的阶次 2二、 利用残差的方差估计模型的阶次 3三、 利用Akaike准则估计模型的阶次 4四、 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 5五、 根据Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 7附录1 利用行列式比估计模型的阶次 9附录2 利用残差的方差估计模型的阶次 11附录3 利用Akaike准则估计模型的阶次 13附录4 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 15附录5 利用Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 17

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