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视频序列运动估计，补偿算法。还可实现背景渐变的运动图像中运动目标分割。希望对大有帮助。-video sequences motion estimation, compensation algorithm. Gradualism can achieve background of the image moving object segmentation. Hope to assist.
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首先采用灰度投影匹配进行全局运动估计和补偿，用以消除背景变化的影响；然后由二次差分抽取中间帧解决遮挡问题，通过Fisher 评价函数结合数学形态学填充得到运动对象分割掩膜，同时消除残余噪声以及平滑边缘。该方法在一定范围内较好地解决了遮挡问题，并能够高效快速地得到比较精确的视频对象。-first used for overall projection matching motion estimation and compensation, in order to remove the impact
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Background: Projective geometry (2D, 3D), Parameter estimation, Algorithm evaluation.
Single View: Camera model, Calibration, Single View Geometry.
Two Views: Epipolar Geometry, 3D reconstruction, Computing F, Computing structure, Plane and homogra
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本文主要是对 DOA（波达方向）估计中传统 MUSIC 算法及其改进算法作了简要
的介绍，然后通过仿真比较了这几种算法的优缺点以及各自的适用范围，最后给出了嵌入式
系统实现的设计思路及流程图，并指出以后的研究重点。-The article introduces the research and implementation of MUSIC algorithm in DOA estimation briefly.
Firstly, it introduces the backgro
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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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分析了噪声背景下实谐波过程ARMA模型系数之间的对称性,并以此为约束条件加入ARMA谱估计方法的求解过程中,从而提出了一种改进的正弦信号频率估计方法.理论分析与计算机仿真表明,对于低信噪比条件下的正弦信号参量估计,这一算法的精度与稳定性都优于仅使用总体最小二乘法(SVD-TLS)的ARMA谱估计方法.-Analysis of real harmonic process noise background symmetry between ARMA model coefficients, and a
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针对目标与背景两类图像模式识别问题,在已有的特征选择方法基础上,提出了一种新颖的基于免疫分子编码机理的图像特征选择方法(IACA). 该方法借鉴生物免疫系统的抗体分
子编码机理,在对样本进行参数估计情况下,提出熵度量单个特征对于目标和背景的识别敏感度 从集合的角度研究并且定义了特征之间的包含和互补关系 并且基于组成抗体分子氨基酸结合能量最小原则,提出了关于图像目标的免疫抗体构建规则 最终实现了寻找最优特征子集的算法IACA ,该特征子集的维数通过算法自动获得无需人为设定,选择结果为目标的“免
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Speech coders for noisy channels, linear predictive coders background, pitch estimation based on chaos theory, vector quantiser and the missing data problem, vector quantiser design for spectral information, trellis vector excitation, analysis of tre
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自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模
-Adaptive kernel density estimation motion det
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基于核密度估计的背景减法算法，拥有命令行界面的C++源代码。-kernel density estimation based background subtraction algorithm [1] with a command line interface. this algorithm is a somewhat improved version of [2].
the kmovingobjdetector class within the project is originally w
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对输入视频进行处理，使用高斯背景建模的方法，得到视频前景，对于人群密度估计具有很大作用。-Processing of the input video, using a Gaussian background modeling method, to get videos prospects for population density estimation has a significant role.
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运动估计代码，可以用来估计运动序列的背景变化，从而计算出背景补偿，运来跟踪运动目标。很好用-Motion estimation code that can be used to estimate the background motion sequence variation to calculate the background compensation, transported to track moving targets. Good use,,,
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运动估计代码，用来计算背景的变化，可以用来进行超分辨率重建，也可以用来跟踪运动目标-Motion estimation code, used to calculate the change in the background, can be used for super-resolution reconstruction can also be used to track moving targets. . .
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混合高斯背景建模的EM估计算法，是一篇英文资料，希望对大家有帮助。-EM estimation algorithm for Gaussian mixture background modeling, is an English data, we want to help.
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The Probabilistic Occupancy Map is a procedure which estimates the marginal probabilities of presence of individuals at every location in an area of interest under a simple appearance model, given binary images corresponding to the result of a backgr
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多无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）协同目标跟踪在军/民用方面有
着广泛而又迫切的应用需求和重要的理论研究价值，是目前多 UAV 系统自主控制
领域的一个重要研究方向。本文以 UAV 执行对地侦察打击任务为应用背景，针对
复杂环境中多 UAV 协作式跟踪地面移动目标问题，重点围绕目标状态融合估计和
观测航迹优化两项关键内容展开研究-Multi-UAV (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) has a broad and col
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背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
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针对核密度估计背景建模方法运算量大难以实时应用的问题，提出了一种基于背景直方图分布的快速核密度估计背景建模方法。选用三角核函数进行核密度估计，根据三角核带宽函数的截断效应，引入背景分布的直方图完成快速背景建模，在保证目标检测准确性的同时提高运算速度。测试实验结果验证了算法能够满足监控系统的实时性要求。-For kernel density estimation is difficult to satisfy real-time applications because of large amou
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Noise estimator for SENSE MRI
The Maximum Spacing Noise Estimation in Single-coil Background MRI Data
Signal Dependent Noise Level Estimation
Fast Noise Estimation in Images
Detail Preserving Anosotropic Diffusion for Speckle Filtering (DPAD
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基于背景估计的差分目标检测 效果一般但是凑合-This is an algorithm to infrared target detection, it is based on background estimation, and we use the difference between two frame of sequence image.
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