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搜索资源 - Moving object Tracking
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该系统是为了实现对一系列图片中运动物体的跟踪而设计的，可以识别运动的物体，进而跟踪。-the system is to achieve a series of pictures of tracking moving objects designed and Movement can identify the object, and then tracking.
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Real-Time Object Tracker in C++. tracking moving or static objects with conventional web cam at far bigger than real-time speed.
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对任何运功的物体进行实时的检测和跟踪，并能标记运动目标的轮廓。-Exercise our powers to object to any real-time detection and tracking, and to mark the outline of moving objects.
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运动图像目标检测和跟踪，目标检测采用帧间差分法，跟踪采用meanshift算法。-Moving image object detection and tracking, object detection using frame difference method, tracking use of meanshift algorithm.
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SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algori
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Extended Kalman Filter Tracking Object in 3-D-Assume that we want to track an object moving in 3-D space with constant velocity. Our instruments observe bearing, range and high(cylindrical coordinates). However, of an interest are rectangular coordin
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手持式摄像机在使用时常常会受到使用者有意无意抖动的影响,从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题，尤其是在使用者在一场景中特写或者跟踪某一具体目标时，使用者通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想。
为了解决这一问题，我们需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。
手持式摄像机捕获的视频通常都会受到抖动的影响，这严重的影响视频的主观效果。
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运动目标检测是将位置发生改变的物体从背景中提取出来，它是运动目标跟踪、行为识别
和场景描述等技术的基础。运动目标检测的经典方法有光流法、帧间差分法和背景减除法。-Moving object detection is to change the position of the object extracted the background, it is a moving target tracking, behavior recognition
And underlying techno
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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MeanShift算法是一种无参概率密度估计法，算法利用像素特征点概率密度函数的梯度推导而得， MeanShift算法通过迭代运算收敛于概率密度函数的局部最大值，实现目标定位和跟踪，也能对可变形状目标实时跟踪，对目标的变形，旋转等运动也有较强的鲁棒性。MeanShift算法是一种自动迭代跟踪算法，由 MeanShift补偿向量不断沿着密度函数的梯度方向移动。在一定条件下，MeanShift算法能收敛到局部最优点，从而实现对运动体准确地定位。-MeanShift algorithm is a no
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高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割，可用来做前背景分离，分离出运动物体，达到抠图的效果-Gauss video processing and tracking moving foreground background segmentation, can be used to do before the separation, separation of a moving object, to achieve the effect of Gauss matting video processin
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基于帧间差分的单目标/多目标的实时跟踪程序，基于MATLAB编写。希望对刚学习MATLAB的同学有所帮助-This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2014 The MathWorks, Inc.
Detec
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视频监控中运动目标检测、跟踪与行为识别算法的研究(Research on moving object detection, tracking and behavior recognition algorithm in video surveillance)
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用于背景建模实现视频运动目标分割 与目标跟踪算法(For background modeling, video moving object segmentation and object tracking algorithm)
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视频目标检测，用于检测视频中的运动目标，主要应用于监控视频(Video object detection, which is used to detect moving objects in video, is mainly used to monitor video)
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先用背景差分完成目标提取，将运动目标的相关信息放入到链表中，通过帧差完成对多目标的跟踪，达到实时性的要求
运动目标的相关信息存放于结构体中，可以在此基础上判断目标的动作行为跟踪基本框架，opencv编写，利用背景差分，质心法可以跟踪多个目标，并分配ID号，记录行动轨迹，可用于车辆道路等，大家可以参考学习下，效果有待改进，不同的视频会有不同的效果。(The relevant information of the moving object is stored in the structure.
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追踪视频图像里移动的物体，并用红框框住移动的物体(Tracking a moving object in a video image)
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基于帧间差分法的视频目标检测系统
运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪技术，在许多领域都有重要应用。使用帧间差分法设计并实现视频目标的检测系统(Video Target Detection System Based on Interframe Difference Method Moving object automatic detection is a technology of detecting, extracting, recognizing a
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