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Face recognition is a popular industry video surveillance technology, the use of biometric identification information and thus achieve the purpose of identity,Face recognition is a popular industry video surveillance technology, the use of biometric
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人脸识别系统
人脸检测不仅是全自动人脸识别系统的基本步骤，而且本身也可以独立的应用于视频监控、图像检索等领域，因而具有重要的研究价值。尽管Viola等人于2001年提出的基于AdaBoost的人脸检测算法以其卓越的性能而得到了大家的青睐，并已基本解决了大多数情况下的人脸检测问题，但在实际应用中，尤其是智能监控应用中，仍然存在较多挑战性问题。-Automatic face detection face recognition system is not only the basic step
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图像识别在大楼安防中的应用例子，基于运动物体检测技术的摄像监控检测。-Image recognition applications in building security in the example of object detection based on motion detection technology for video surveillance.
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采用SSE优化，基于C++写的人脸识别程序,可应用于视频监控系统中。-Using SSE optimization, based on the C++ Write the face recognition process can be applied to video surveillance systems.
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视频监控程序，用于静态背景下目标识别监控和跟踪-Video surveillance program for monitoring the static context of target recognition and tracking
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提出了一种适用于视频监控场景的基于物理反射模型的阈值分割算法，该算法主要解决背景颜色识别受
光强非均匀分布、高光效应影响的问题．算法步骤主要包括：首先基于Phong反射模型推导出漫反射分量颜色不
变性并根据这一判定条件计算得到漫反射分量系数；其次，利用微分法则实现对模型镜面反射分量系数和镜面
反射强度指数的估计；最后，根据建立的物理反射模型实现背景阚值分割．大量实验分析结果表明，文中提出的
算法利用视频监控的物理反射模型和大量统计信息，能够更好地解决受光强非均匀分布和高光效应影响
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该代码用于实现视频监控/视觉监控/视频智能监控/视觉智能监控，具有友好的人机交互界面。在工作时，利用连接在计算机上的摄像头取得视频图像，通过背景减除、滤波、二值化处理、识别等技术，实现对视频目标的监控。-This code is applied to visual surveillance/video surveillance/visual intelligent surveillance/video intelligent surveillance which has a friendly h
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人体运动视觉分析主要包括运动目标检测、 运动 目标分类 、 人体运动跟踪、 人体行为识别与描述四个环
节 ， 在多领域具有广阔的应用前景． 本文从上述四个方面综述了人体运动分析的研究现状， 对人体运动分析的热点
难点进行讨论 ， 对可能的发展方向进行阐述和展望．-Visual analysis includes moving object detection,moving object classfication,human tracking and activity recogni
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本书从机器学习的角度介绍了基于视觉的运动分析领域的最新算法和系统。-Techniques of vision-based motion analysis aim to detect, track, identify, and generally understand the behavior of objects in image sequences. With the growth of video data in a wide range of applications from visua
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里面的算法在视频监控中非常实用，能在复杂的环境中进行高度识别。-Inside the algorithm is very useful in video surveillance, a high degree of recognition in a complex environment.
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模式识别各种算法及实例，包括人脸识别、视频监控等-Pattern recognition algorithms and examples, including face recognition, video surveillance. . . . . .
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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智能图像/视频处理中，复杂背景环境（比如室外环境、机场、车站等）下，人脸识别的第一步是人脸的检测。它的精确度直接影响到后期识别的结果。不过，领域内的科学家们基本上很难有足够的精力和时间开发优化的C++代码，使其用于商业用途，而一般都是只在Matlab中进行模拟。
本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。文章中的分类器的训练数据来自与我的 webcam图像，它们被采集于不同时间，不同光照，不同背景环境下，它几乎可以实时地检测
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Verify recognition algorithm based on palmprint recognition undergraduate complete set of online identity, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Raya Punuo Fu index using the formula.
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Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Based on wavelet transform digital watermarking algorithm matlab code, Face Recognition light treatment method.
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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
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