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avi.rar
- 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
MyVideo1.0_AutoCamshift
- 程序用MFC+openCV编写。可实现自动获得一个目标选择框并进行跟踪 先用视频前几帧进行帧间差分，用cvFindContours()得到二值差分图像中最大的连通块作为camshift的初始选择框 程序做的不完善，只能针对类似test.avi的视频进行测试。(读一下函数GetBlob()你就能明白为什么了) 可能有些压缩格式的视频打不开，需要安装Xvid解码器-Program using MFC+ openCV prepared. Can be realized a
VideoDemo
- 处理视频文件，跟踪图像目标，用到了MEANSHIFT、帧间差分、重心跟踪等-Processing video files, tracking image target, use the MEANSHIFT, frame difference, the focus tracking
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
Meanshift
- 提出一种基于区域生长与Mean shift算法相结合的动 态变形手势跟踪算法.该算法在跟踪初始阶段通过帧间差分法对手势中心完成自动初始化,利用区域生长算法采 集手势样本点,并通过Mean shift算法对目标中心进行精确定位.实验结果表明,该方法能够对动态变形手势实现 精确实时的跟踪,可较好地降低算法的时间复杂度,保证运动目标跟踪的稳定性和连续性. -Considering the traditionalMean shift algorithm has the problem o
Video_source_code
- 基于智能化视频监控系统视帧间差分算法的源码，很不错的东西哦~-Video surveillance source frame difference algorithm
beijingchafen100hang
- 帧间差分法，用于判断露点仪的镜面是否结露。-zhen jian cha fen
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
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.
qq
- 帧间差分法，使用视频帧相邻两帧之间进行差值计算，从而检测出运动目标。-Interframe difference method, using two video frame adjacent to the margin calculations, to detect moving targets.
target-tracking
- 利用背景平均法，帧间差分法进行目标跟踪。还有基于Mean Shift的复杂背景的运动目标跟踪方法。-利用背景平均法，帧间差分法进行目标跟踪。还有基于m... Using the method of average background, two consecutive frames subtraction method for target tracking. There are complex background based on mean shift method of m