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VideosTargetDetection.rar
- 1. 静态背景下的背景预测法目标检测2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法4. 重心多目标跟踪方法 ,1. Static background prediction in the context of target detection method 2. Static background frame difference method for target detection 3. Mean Shift Object Tracking Method 4.
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- 运动目标跟踪算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 ,Moving Target Tracking Algorithm include: 1. Quiescent in the context of target detection in the context of prediction 2. Static background frame difference metho
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- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。,Video Demo algorithm includes: 1. Static background prediction in the context of target detection 2. The conte
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- 基于背景差分法和帧间差分法的目标跟踪 应用了二维滤波，效果较好-Based on background difference and frame difference method applied to two-dimensional target tracking filter, better
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- 人脸视频图像编码是近年来图像编码领域里的一个研究热点问题,它在通信、互联网等方面有着广泛的应用前景。人脸图像编码的研究包含很多子问题,主要的三个方面为:精确的人脸目标定位算法,实时的人脸目标跟踪算法和高效的人脸图像编码方法。本文的主要研究工作在于: 1) 提出帧间差分和背景差分相结合的人脸目标定位算法,在人脸特征选择上,主要使用形状特征,通过椭圆拟合来得到人脸的位置。 2) 采用基于Kalman滤波的运动预测方法对人脸的区域变化进行预测,以此缩小目标可能存在的区域(ROI).-Facial vi
zhengchafashipingenzong
- 通过帧间差分法，有效的提取出视频的背景，并检测出运动物体。-Through the inter-frame difference method, effectively extract the video background and detect moving objects.
Video
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法-Video demo algorithm include: 1 static background background prediction method 2 the static background frame difference method target detection 3 the target
Video_detection
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。-Algorithm for video presentation include: 1. Static background background prediction target detection 2.
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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型和KDE分类结果, 来解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出
BlockMotionestimation
- 本代码计算帧间光流场，通过阈值分割获得运动矢量，对当前帧进行补偿，配置差分后实现运动目标分割，解决复杂背景下运动目标的检测问题。-This code interframe optical flow field calculated by threshold segmentation to obtain motion vectors, to compensate for the current frame, after the implementation differential configu
20091004
- 本文提出了一种视频运动对象的提取算法，该算法采用序列图像帧间差的高阶统计量（HOS）假设检验，确定运动对象的位置，自动分离运动区域与背景！-This paper presents a video moving object extraction algorithm, which uses inter-frame sequence of images of poor higher-order statistics (HOS) hypothesis testing to determine the
videoprocessframework
- 目标检测演示框架算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。-Presentation framework of the target detection algorithms include: 1. The context of the background s
Videoimagemovingobjectdetection
- 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。-Video image moving object detection
Video_Demo
- 视频目标检测演示框架,视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 -Framework for object detection video presentation, video presentation algorithms include: 1. Static background of the context of target detection pr
Tracking
- 该技术用修正的最大类间方差法分割亚图像,聚类并去除强背景干扰区域,对可能目标区域能量进行统计,选 择区域能量最大者进行逐帧实时锁定跟踪,并对该技术的实时性进行了分析。 - The image is segmented and fallen into two classes by the modifiedmethod of maximal variance of classes, then regions with intense background interference are
detection
- 静态背景下的背景预测法目标检测 静态背景下帧间差分法目标检测 Mean Shift目标跟踪方法 重心多目标跟踪方法 -motion detection including meanshift/difference images/we can detect the man or object
left-c
- 遍历某目录下文件 背景差法 求出动目标 并标记出来 包含读取连续帧图像-Traverse a directory file background subtraction method for the target and mark it out to read consecutive frames containing
Video-Demo
- 这是一个关于视频图像处理的，里边包含了帧间差分检测，背景差发检测。应用到了图像处理的相关技术-This is a video image processing, and inside contains a frame difference detection, background subtraction hair testing. Applied to image processing technologies
Whl
- 改进的背景差分法，结合了背景差分法和帧间差分法的优点，能更好的进行视频处理。-Improved background subtraction method, combining the advantages of the background difference and frame difference method, and better video processing.
AVideo-Framen
- 视频帧分析源码，用于车辆检测及车车牌识别，采用背景差分法可直接使用。-Analysis of source video frame for vehicle license plate detection and recognitionn, the background difference method using the full source code can be used directly.