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Video object matching across multiple independent views using local descr iptors and adaptive learning文章描述了多摄像机系统下的目标检测与跟踪，和自学习方法。很有参考价值。-Video object matching across multiple independent views using local descr iptors and adaptive learning article d
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O.Javed and M.Shah. 《Tracking and object classification for automated surveillance》.
这篇英文文献是有关运动目标检测跟踪及其分类的文章。该文利用“人体运动的周期性”，把运动目标分为人、人群、机动车。具有较强的参考价值。-O. Javed and M. Shah. " Tracking and object classification for automated surveillance" .
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《DragonEye Fast Object Tracking and
Camera Motion Estimation》DragonEye是一个基于目标直接浏览的视频播放系统。比Dimp和Dragon来说具有实时性-Recently, multiple research groups proposed the concept of direct manipulation,
which makes the task of navigation in videos directly rel
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视频跟踪与目标检测，外国人写的，非常有用-Video tracking and target detection, written by foreigners, is very useful
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为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点，提出1 种基于决策树的多特征检测算法，并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中. 该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息，通过计算各特征的信息增益建立决策树，将搜救目标检测问题分解成3 层决策树分类问题. 实验表明，该算法能够提高多特征目标检测的效率，在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果.-Characteristics to overcome the traditional target recognition m
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There are two main contributions in this paper. The first is to propose a joint random
field (JRF) model that extends CRF by introducing auxiliary latent variables to
characterize visual scene over time and enhance moving object detection in vide
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一篇关于利用物体检测和轨迹跟踪对监控视频进行视频简介的论文-A surveillance video Video About the paper on the use of object detection and tracking of
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计算机视觉是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。作
为计算机视觉研究的一个分支—运动目标的检测与跟踪，就是对视场内的运动目
标，如人或车辆等，进行实时的观测，并在此基础上对被观测对象进行分类，然
后分析它们的行为。近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过
渡到对动态图像序列的研究上面，这方面的典型应用包括自动化的视频监控系
统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频
图像中的
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计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人
工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通
等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,
研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉
跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角，tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本，例如，年龄或体重。更进一步，它可能自动适应到环境约束，例如，来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的（tailor）图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的，而且多特征通道的使用成为可能，例如，在训练期间的颜色特征。在我们实验中，我们训练7个依赖视角的人脸检测子并在Face Detectio
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