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DSPmubiaogenzong
- 基于dsp的目标跟踪和检测算法的研究和实现，研究了图像跟踪系统的基本工作原理，以及图像跟踪和相关匹配所使用的一些基本技术。详细介绍了SUSAN算子在边缘检测和角点检测方面的应用。并基于SSCD相似性度量准则提出了一个新的加权的SSCD准则，并对几种度量准则进行对比分析，最后在选取模板和模板更新上选用了多子模板的策略，这样能更有效的减小部分遮挡和旋转带来的影响。
ResearchonILaeMatchinandTaretTrackinThrouhSinularV
- 在目标跟踪过程中，由于存在目标姿态变化和背景干扰，在跟踪过程中必须要对模板进行必要的修正，应该在获取目标本文探讨了奇异值分解及其在图像匹配和目标跟踪中的应用，定义了一种近似奇异值向量模板后有一个可靠的模板更新策略.并提出了一种基于图像奇异值特征向量数据特点的跟踪策略并作了大量试验，试验结果表明所提出的图像匹配方法和目标跟踪策略的有效性.-A method for measuring the depth of an object was proposed based on the correspo
Digital-Image-Processing
- 书内容包括 (1) windows位图bitmap(即bmp文件)的结构和调色版的概念； (2) 图象的平移、旋转、镜象变换、转置变换、放缩； (3) 图象的平滑(去噪声)、锐化； (4) 图象的半影调、抖动技术； (5) 图象的直方图修正、彩色变换； (6) 图象的腐蚀和膨胀效果、细化算法、骨架的提取； (7) 图象的边沿检测与抽取、hough变换、轮廓跟踪； (8) 图象的检测、模板匹配； (9) 图象的压缩编码、JPEG压缩编码标准； (10) 图
Facial-Feature-Tarcking
- 研究优化人脸特征提取问题，针对长期以来在不贴标记点的情况下用传统的光流、Snake、可变模板等方法对纹理特征变化大的特征点不能有效跟踪，并且解决单独采用Gabor 小波系统开销大等问题，为了在人脸图像中提取准确信息，提出了人脸特征点的跟踪方法，分组采用改进的光流法和弹性图匹配的方法进行特征点跟踪。对眼睛、眉毛、上下眼皮等14 个表 情变化不大的特征点使用光流法进行跟踪，最后对变化大的嘴部8 个特征点运用Gabor 小波的弹性图匹配方法进行仿真。-Gabor wavelet research
Video-surveillance
- 视频监控系统目标捕获和跟踪常用算法主要有时域和频域两种跟踪算法。根据视频监控的实时性、可靠性、跟踪定位准确等特点，对时域跟踪算法中相关模板匹配算法进行研究，同时对算法进行了优化，并给出相应的仿真结果。-The video surveillance system target acquisition and tracking algorithms commonly used mainly tracking algorithm sometimes both time and frequency do
CV
- 图像处理 o 梯度 边缘和角点 o 采样 差值和几何变换 o 形态学操作 o 滤波和彩色变换 o 金字塔及其应用 o 连接组件 o 图像和轮廓矩 o 特殊图像变换 o 直方图 o 匹配 结构分析 o 轮廓处理 o 计算几何 o 平面划分 运动分析和对象跟踪 o 背景统计量的累积 o 运动模板 o 对象跟踪 o 光流 o 预估器 模式识别 o 目标检测 照相机定标和三维重建 o 照相机定标 o 姿态估计 o 极线几何 函数列表 参考图像处理注意:本章描述图像处理和分析的一些函数-O gradien
fuzabeijinggenzong
- 介绍了一种常用的Kim目标分割方法,并 针对其不足,对Kim方法进行了改进,将连续两帧的差分图像和背景差分图像直接相乘得到灰度图 像,然后对该灰度图像进行阈值分割来获取目标区域模板,再基于灰度加权图像模板匹配法实现目标 跟踪 -A common Kim target segmentation, and for its shortcomings, Kim method improvements, the two consecutive frames of the different
3
- 运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值。目前的研究多基于背景静止的情况，对背景发生移动的情况研究较少。提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法，首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景。然后使用差分的方法进行运动区域检测，并将其与图像分割技术相结合，得到目标跟踪模板。目标的跟踪基于Kalman滤波的预测，其匹配过程仍基于互信息理论，实验结果证明：该算法具有较高的计算效率和准确性，应用前景广泛。-it is of important practical value
83766638TemplateMatch
- （模板匹配）TemplateMatch算法实现的目标跟踪，可以跟踪运动镜头下的目标。- -(Template matching) TemplateMatch target tracking algorithm can track moving targets under the lens.
OpenTLD-master
- 机器视觉应用于各个领域。当前学术界和工业界在目标跟踪方面开展了大量工作，重点研究的算法有MeanShift跟踪算法、基于在线的booting的跟踪算法、基于粒子群优化的跟踪算法和基于模板匹配的跟踪算法等等。对于这些算法的研究已经取得了一定的成果，但是随着视觉跟踪应用的扩大，其跟踪效果已经不能满足需求，一次当前有研究出了新的算法以满足发展需要，其中具有代表性的跟踪算法就是TLD(Tracking Learning Detector)目标跟踪算法。-Machine vision applied to
04767153
- 多目标跟踪算法文档，使用光流算法和多模板匹配算法。实现对多目标的跟踪-Multi-target tracking algorithm documents, using optical flow algorithm and multi-template matching algorithm. To achieve the multi-target tracking
TemplateMatch
- 利用opencv的函数进行模板匹配，可以继续扩展成物体的识别和跟踪，对于基本的物体识别和跟踪场景有较好的作用-template matching using opencv s functions
PFilter
- 简单的粒子滤波跟踪实验，基于模板匹配和SIR,使用时请输入若干张彩色连续帧图像并修改跟踪图像数量，手动指定跟踪目标。-Particle filter simple tracking experiment, based on template matching and SIR.
My-template-matching
- 在图像中采用目标模板匹配对目标进行跟踪，跟踪快速稳定，效果很好。-Using the target in the image template matching target tracking, tracking fast and stable, with good results.
Double-RingMeanShiftAlgorithm
- 传统均值漂移跟踪算法在目标特征提取、模板匹配度量和带宽固定方面存在缺陷，提出一种双环 Mean Shift视频跟踪算法-A tracking algorithm based on double—ring Mean Shift is proposed to solve the deficiency of target representation，template similarity measure and fixed kernel—bandwidth in traditional Me
Target-tracking
- 基于模板匹配的最简单目标跟踪，开发环境opencv2.4.6和vs2010。我把代码复制到放txt记事本里面了，所以显得特别小，请大家放心下载，可以运行。-Based on the easiest target template matching tracking, development environment opencv2.4.6 and vs2010. I copied the code to put txt Notepad inside, so is particularly smal
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
ikruhtmr
- 通过反复训练模板能有较高的识别率，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，有信道编码，调制，信道估计等，数学方法是部分子空间法，多目标跟踪的粒子滤波器。- Through repeated training jCSfYXAlate have higher recognition rate, Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, PSS prim
Tracking-Moving-Object-
- 本文首先分析了目标跟踪中常用的基于匹配的跟踪算法，然后从其判定函数 以及模板更新两方面出发来提高跟踪的稳定性；通过改进匹配搜索策略提高算法 实时性-In this paper analysis the algorithm which based on traditional correlation, then consider the satiable of tracking correlation and template update. We prove the s
ImageProcessing
- 图像处理所以基础程序：图像显示： Bayer抖动显示 Floyd-Steinberg抖动显示 图像增强： 灰度变换 直方图均衡 局部平均平滑 中值滤波 理想低通滤波 Butterworth低通滤波 图象锐化 理想高通滤波 Butterworth高通滤波 伪彩色增强 图像复原： 运动模糊 运动模糊复原 逆滤波退化 逆滤波复原 加噪退化 维纳滤波复原 图像变换： 傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 沃尔什变换 霍特林变换 小波变换 小波反变换 图像编码： 霍夫曼编码 香