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easy
- 可用于matlab人脸检测,背景单一时准确率较高。(face detection code,It can be used in matlab face detection, with a high accuracy when single background is used.)
Weak signal detection
- 针对强噪声背景中弱信号检测问题，在传统检测方法基础上，提出了基于联合去噪和频率调制的微弱信号检测方法。搭建自相关和小波阈值变换联合去噪系统，极大程度抑制了噪声对检测结果的不利影响。利用频率可调标准信号调制待测信号频率，使得被测信号与检测系统策动力信号的频率差满足检测条件，打破了利用Ｄｕｆｆｉｎｇ 振子检测系统只能检测与系统策动力频率相近信号的限制。(In order to solve the problem of weak signal detection in strong noise bac
帧差法检测运动物体取背景
- 视频中运动物体的跟踪，打开视频读取视频，然后进行跟踪(weinerNo matter how familiar we used to be with each other,as long as we are apart then we become strangers)
dptagram_evalwate
- 基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测()
movingobjectdetection
- 在静态背景下的运动目标检测程序，在windows 7 系统下运行的MATLAB版程序代码(moving object detection)
DiyLIB
- Step7中做的跑马灯，已做成库文件，可以让QB（参数指定实际地址）从0位到7位按顺序亮，也可循环。连续用几个块，上一个块的完成位触发下一个块的启动位，可实现多个字节的循环。有了这个，检测控制柜说方便很多了，每个输出挨个亮一遍，检测继电器和通道十分方便。 没用临时变量，没用背景数据块。(S7-300's PLC program is used for Step7 5.5 library files, allowing one or more QB LED lights to turn on i
wqvlub
- 基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测()
OpenCV_By_Example(中文版)
- 该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示： 第1章 OpenCV的探险之旅; 第2章 OpenCV基础知识介绍; 第3章 图形用户界面和基本滤波; 第4章 深入研究直方图和滤波器; 第5章 自动光学检测、目标分割和检测; 第6章 学习目标分类; 第7章 识别人脸部分并覆盖面具; 第8章 视频监控、背景建模和形态学操作; 第9章 学习对象跟踪; 第10章 文本识别中的分割算法; 第11章 使用Tessera
目标跟踪project3
- 多目标跟踪，数字图像处理，个多目标跟踪的matlab代码，里面附有说明文档。其中背景差分法可以实现实时更新。该代码在检测与跟踪少量目标时效果很好，但是跟踪目标大于8后，效果下降很多(Multi-target tracking)
adaptive filter
- 介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均 方 (LMS, Least Mean Squares) 、归一化 LMS(NLMS, Normalized Least Mean Squares) 和递推最小二乘 (RLS, Recursive Least Squares) 三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明，这 几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下， RLS 算法 具有良好的收敛性
face_detection
- 人脸检测算法，可以在背景图中将人脸圈出，以便于后续的工作展开(The face detection algorithm can circle the face in the background map so as to facilitate the follow-up work.)
dinoktchperformance
- 基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测()
DM642_BIOS_RAILWAY_VIBE8
- DM642平台，利用VIbe算法，实现静态背景下同，对动目标的检测和跟踪(DM642 platform, using VIbe algorithm to achieve static background detection and tracking of moving targets.)
multiObjectTracking
- 该程序是用混合高斯建模+卡尔曼滤波实现，结果依赖于前景检测效果，结果效果较好，但背景干扰较多。(The program is to use mixed gaussian modeling + kalman filter implementation, the result depends on the foreground detection results, the effect is better, but more background interference.)
code
- 噪声背景下的信号检测是一项复杂而又重要的任务，在雷达信号检测和通信领域都是重要的课题。在低信噪比情况下与普通自相关函数法进行了比较。给出了时域及频域(Signal detection in noisy background is a complex and important task. It is an important topic in the field of radar signal detection and communication. Compared with the gene
godec
- 低秩稀疏分解算法，用于视频中目标与背景的分离，速度很快，是处理视频目标检测的算法。
设计程序
- 本资源运用Matlab中的计算机视觉技术对视频监控中的运动人体的一些异常行为进行研究分析，涉及到了运动目标检测以及跟踪和人体异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法，通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测运动人体异常行为中，本文在检测运动人体跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定运动人体及其质心，并通过定义一些特征算子来把人体行为进行量化，从而判断是否行为异常。(In this paper, we use matlab technology to d