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MotionDetection
- 运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分,它是计算机视觉、模式识别、 目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点与难点,在军事、国防和工业 等领域有着广泛的应用前景。序列图像的运动分析因其巨大的应用价值而受到广泛的重视. 它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息,简化图像处理过程,得到所需的运动矢量,从 而能够识别与跟踪物体。正确地从视频流中提取运动目标是许多智能视频监视系统，如：视 频监视，交通自动监控，人体检测与跟踪等的基础部分。本文讨论了一种用于智能
HumanMotionDetection
- 从人流统计的实际工程出发,实现了基于计算机视觉的人体运动检测及跟踪系统,采用“差影法”滤掉静止帧,使用自适应的一阶递归滤波及帧差法提取运动区域,并通过数学形态滤波的开运算和闭运算改善运动区域提取效果。实验结果证明本运动跟踪方案处理简单高效 、抗噪能力强,可以完成复杂背景下运动目标的实时性检测与跟踪。
Video_Extract
- 是一篇介绍视频序列中运动目标的提取与跟踪算法的论文
06058517
- 基于VC++的运动检测与数字图象处理系统 采用VC++为开发工具，以Windows作为图像处理运行平台制作的数字图像运动检测系统，以及运动检测系统中运用到的数字图像处理技术及详细步骤。系统实现对一系列图像中的运动目标进行跟踪处理，提取出图片背景，对运动目标进行识别，进而实现对运动目标的跟踪，描绘出物体的运动轨迹。本文还描述了运动检测系统在现实生活和工作当中的应用，如作为监控系统的核心软件，应用到银行、市场等场所中；该系统也可以作为单独的图像处理工具应用，如对电影中一系列图片进行截取分析等。随
OnTrackingofMovingObjects
- 学位论文；运动物体跟踪方法主要包括卡尔曼滤波，Mean-shift，Camshifi算法，粒子滤波器，Snake模型等；应用卡尔曼滤波方法设计了一套煤矿矿工出入自动监测系统；提出了一种新的基于高斯混合模型的颜色特征提取方法，该方法克服了现有的Camshift算法Continuousl y Adaptive eanshift中跟踪目标特征提取精确度低和计算复杂度高的缺陷-Dissertation moving object tracking methods include Kalman filt
BasedOnMeanShiftAndParticleFilterObjectTracking.ra
- 基于Mean Shift算法和Particle Filter算法的目标跟踪学位论文：讨论了MeanS hift算法(均值偏移)和粒子滤波算法(Particle Filter)，分析了两种算法的特点；，分析了用运动目标检测提取目标运动特征的技术，通过增加对目标特征描述信 息，提高跟踪健壮性，并在以颜色直方图描述颜色特征的基础上，融合了目标的运动特征，设计了一种基于运动特征和颜色特征多特征融合的粒子滤波跟踪方法；用二阶直方图描述颜色特征，设计了均值偏移和粒子滤波相结合的目标跟踪技术-Based
chafen
- 运动检测的目的是从序列图像中将变化区域提取出来。运动区域的有效分割对于目标分 类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要，因为后期处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区 域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使 得运动检测成为一项相当困难的工作。-The purpose of motion detection from image sequence changes in the region will be extracted. Sports region segm
videosegmentation
- 结合了背影恢复技术和目标跟踪技术进行视频分割算法，分背景重建、运动目标提取、跟踪技术的使用和后处理4个步骤-Combined with the back of recovery techniques and target tracking technology for video segmentation algorithm, sub-background reconstruction, moving object extraction, tracking the use and post-pr
Videoobjectdetectionbasedonbackgroundsubtraction.r
- 利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像，并利用Surendra背景更新算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景．然后，将当前帧与背景作差，并对差值图像进行适当处理，这样运动目标就能够被精确地提取出来． -Using statistical properties of image sequences to extract the gray background image and background updating algorithm based on the use Surend
Mean-ShiftMethodsforTargetTracking
- 运动目标跟踪属于计算机视觉中的低层研究范畴，是一种能从图像信号中实时提取目标位置、自动跟踪运动目标的技术，它为事件监测、行为理解和描述等高级处理提供有价值的信息，在智能监控、人机交互、图像压缩、三维重构等方面有着非常广泛的应用。 -As in the subaltern studies research area of the computer vision,moving target tracking is a technology which can get the target loc
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- 通过算法的移植，在试验箱TMS320DM642基本实现了前景目标的提取，以及实现了基于边缘的运动目标的检测。-Through the transplantation of the algorithm, in the chamber TMS320DM642 the basic realization of the extraction of foreground objects and the realization of the moving target detection based on
Video-Surveillance
- 文章通过设计战场电视侦察系统的智能视频处理模块，提高了战场电视侦察系统的工作效率和智能化水平。首先 分析对重要军事目标进行监控的特点，归纳运动目标的特征，根据特征建立正常模型；然后运用中值滤波对监控视频进行 预处理，再采用基于高斯混合模型的背景减除法提取运动目标，通过特征提取确定运动目标的属性，与正常模型进行匹配 处理后，得出运动目标是否异常；最后达成敌重要目标有异常出现时自动告警的目的-Abstract：This article designs the intelligent vi
radar-moving-target-simulation
- 利用固定目标和运动目标之间速度的差别所引起的多普勒频移不同根据在动目标 显示和动目标检测中使用的各种滤波器去除固定杂波提取动目标的回波能够大大 改善在杂波背景下检测运动目标的能力仿真结果显示出很好的效果也给出了改善 因子与积累脉冲数间关系 -radar moving target simulation
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- 讲述了基于人体关节点的步态识别技术。步态识别是指根据人走路的姿势及动力学特征来识别人的身份，包括人体运动目标检测、特征提取和分类识别三个过程。本文在对各种步态识别算法进行了详细研究的基础上，对核心环节暨特征提取过程进行了主要研究，提出了相应的新的改进算法。-Gait recognition is defined to identify the identity of the person as the way peoplewalk and kinetic characteristics.I
Moving-object-extraction
- 运动目标的提取 采用帧差法 可以参考的文件-Moving object extraction
asdf
- 运动目标检测是将位置发生改变的物体从背景中提取出来，它是运动目标跟踪、行为识别 和场景描述等技术的基础。运动目标检测的经典方法有光流法、帧间差分法和背景减除法。-Moving object detection is to change the position of the object extracted the background, it is a moving target tracking, behavior recognition And underlying techno