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recognition-matlab-moving-objects
- 一个基于matlab的运动目标跟踪的资料，包括源代码和视频样本-A moving target tracking based on matlab, including source code and video samples
testtracking
- 读取视频，并且将视频分为一帧帧的对图像做处理，可以精确定位人脸以及实现人眼的跟踪，判断头部运动方向。-Read the video, and video into a frame of image processing to do, you can achieve precise positioning of the face and eye tracking to determine the direction of head movement.
FastDeepFlow_release1.0.1.tar
- 快速光流跟踪算法，对做视频分析的非常有用，这是国外作者写的，经过测试，效果很好-Fast optical flow tracking algorithm on the video analysis is very useful, which is written by foreign authors, tested with good results
hog3D.tar
- HOG的三位版本，目的是为了进行视频中目标跟踪，以及目标的行为分析-HOG three versions of a video object to the target tracking, and analysis of the behavior of the target
pupildetectOK
- 在VC6.0环境下，借助openCV函数库，对视频中的人脸进行检测，并实时跟踪，然后用Haar特征的分类器定位人脸，并检测瞳孔存在与否，提取关于眼睛的疲劳信息-In VC6.0 environment, with the aid of openCV function library, to detect human faces in video, and real-time tracking, positioning and use characteristics of Haar classif
background-model8
- ：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
m10
- 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
m13
- 针对户外视频监控存在光照变化这一问题, 提出一个用于准确完成目标检测的实时背景建模框架. 考虑到目标检测 的准确性要求, 建立基于帧间像素亮度差统计直方图的像素亮度扰动阈值. 在此基础上, 针对背景建模的实时性要求, 提出一种基于自回归背景模型的参数快速更新方法. 鉴于不同光照变化的适应性要求, 定义对光照变化不敏感的背景纹理模型. 上述模型统称为自回归{ 纹理(Auto regression and texture, ART) 模型, 该模型适应于户外光照变化. 基于该模型构建像素亮度和纹
m
- meanShift算法用于视频目标跟踪时，采用目标的颜色直方图作为搜索特征，通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置，从而达到跟踪的目的。-meanShift video object tracking algorithm is used, the use of the color histogram of the target as a search feature, so that through continuous iteration meanShift vecto
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- meanShift算法用于视频目标跟踪时，采用目标的颜色直方图作为搜索特征，通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置，从而达到跟踪的目的。-meanShift video object tracking algorithm is used, the use of the color histogram of the target as a search feature, so that through continuous iteration meanShift vecto
object-tracking-based-on-ML-and-L2
- 提出了一种基于ML和L2范数的视频目标跟踪算法。将压缩感知引入到目标跟踪领域，实现图像目标跟踪。-Presents a video object tracking algorithm based on ML and L2 norm. The compressed sensing is introduced into target tracking, image target tracking.
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- 实现了多高斯建模法的视频分割算法和越界检测、运动物体尺寸检测、计数等应用。算法主要由OPENCV实现。 软件目前可实现以下功能： 1）提供高斯建模法研究相应算法实现的效果的影响； 2）可以实现原视频与处理后的视频同时播放，实现跟踪； 3）实现车流量技术计数。 -To achieve a multi-Gaussian modeling method of video segmentation algorithm and cross-border detection, movin
MyTracking
- 差分法动态跟踪目标，读取视频文件，动态跟踪。使用javaCV和openCV-Difference method of dynamic target tracking, read video files, dynamic tracking. Use javaCV and openCV
Mpg
- 基于视频的汽车跟踪程序设计,可以实现动态地跟踪运动中的汽车目标，常常用在智能交通领域。-Video-based vehicle tracking program designed to track the dynamic movement of the car target, often used in the field of intelligent transportation.
tracking
- Opencv C++ 视频特征跟踪与处理-Opencv C++ video feature tracking and processing
mean-shift
- 基于meanshift/camshift的视频运动目标跟踪实现，通过鼠标手动选择跟踪目标。基于HSV空间模型，可手动调节H S V的阈值，显示前景、背景、反响投影图。开发工具是VS2008、OPENCV.-Based meanshift/camshift video moving target tracking achieved manually using the mouse to select the target track. HSV space model, you can manual
dynamic-target-tracking-video-
- 运用matlab软件来实现视频中动态目标跟踪程序及注释-Matlab software to use dynamic target tracking video and comment procedures
Wheeled_Mobile_Robot
- 用matlab实现轮式机器人的轨迹跟踪,相关代码以及生成视频-use matlab to realize tracking trajectory of wheeled mobile robot
ORB_tracking_2
- 本程序基于VS2010与openCV2.3.1计算机视觉库，实现对视频中特定目标的跟踪。本程序采用ORB特征识别，模板滚动更新，使用前注意修改视频路径。-The program is based on VS2010 and openCV2.3.1 computer vision library, which can tracking a specific target in video. The program uses ORB feature recognition, and its temp
camshiftrgb
- cmashift用视频来跟踪目标。其中主要通过均值漂移来做的。-cmashift use video to track the target. Mainly through the mean shift to do.