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Object_tracking-master
- 利用meanshift算法，进行视频中运动目标的跟踪-Use the meanshift algorithm to track the motion targets in video
AV_A_PF
- matlab实现联合视频信息和音频信息对目标进行跟踪(The problem of tracking multiple moving speakers in indoor environments has received much attention. Earlier techniques were based purely on a single modality, e.g., vision. Recently, the fusion of multi-modal information h
VehicleTrack
- 视频车辆检测，主要是介绍视频中的车辆运动目标的检测和跟踪计数(The detection of video vehicle mainly introduces the detection and tracking of moving targets in video)
tnn7_code_201212141110
- 人脸检测与跟踪是一个重要而活跃的研究领域，它在视频监控、生物特征识别、视频编码等领域有着广泛的应用前景。该项目的目标是在FPGA板上实现实时系统来检测和跟踪人脸。人脸检测算法包括肤色分割和图像滤波。通过计算被检测区域的质心来确定人脸的位置。该算法的软件版本独立实现，并在matlab的静止图像上进行测试。虽然从MATLAB到Verilog的转换没有预期的那样顺利，实验结果证明了实时系统的准确性和有效性，甚至在不同的光线、面部姿态和肤色的条件下也是如此。所有硬件实现的计算都是以最小的计算量实时完成的
facedetection
- 人脸作为图像与视频中最重要的视觉对象之一，是智能人机接口等许多应用的处理目标对象。近年来，人脸检测技术在模式识别、计算机视觉、人机交互等诸多领域引起了普遍重视。之所以人脸检测技术在当今计算机视觉等领域的研究中占有重要的地位并成为研究焦点，主要在于以下两个方面：一方面将人脸作为基本是绝对想来考虑，子等检测与定位人脸是实现人脸识别、人脸跟踪、表情识别、人联合成与人脸编码、唇读等技术的必要前提(Face is one of the most important visual objects in im
multiobjecttracking - finally
- 本文件可实现多目标的跟踪，下载之后，将代码37行的视频名字改成自己名字，视频制作成压缩包中范本即可。如果对自己的视频文件效果不是很好，可改变GMM的参数，提高效果。(multiobject tracking)
OpenCV_By_Example(中文版)
- 该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示： 第1章 OpenCV的探险之旅; 第2章 OpenCV基础知识介绍; 第3章 图形用户界面和基本滤波; 第4章 深入研究直方图和滤波器; 第5章 自动光学检测、目标分割和检测; 第6章 学习目标分类; 第7章 识别人脸部分并覆盖面具; 第8章 视频监控、背景建模和形态学操作; 第9章 学习对象跟踪; 第10章 文本识别中的分割算法; 第11章 使用Tessera
353993
- 目标视频跟踪,采用读取一段动画形式作为视频,然后实时获取目标的中心,并对其进行跟踪()
KKBS2
- 目标视频跟踪,采用读取一段动画形式作为视频,然后实时获取目标的中心,并对其进行跟踪()
zhenjiancha
- 对视频中的运动目标进行检测与跟踪，采用帧间差法跟踪结果用矩形框表示。(The moving objects in video are detected and tracked, and the result of tracking by frame difference method is represented by rectangle box.)
test2
- 对视频序列中的运动目标进行检测与跟踪，动目标检测部分采用背景差分法，跟踪部分采用卡尔曼滤波，检测结果用红色外接矩形框表示，跟踪结果用绿色矩形框表示 2、采用平均背景法更新背景图像。(The moving target in the video sequence is detected and tracked, the moving target detection part uses the background difference method, the tracking part uses
L1范数代码
- 动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确
设计程序
- 本资源运用Matlab中的计算机视觉技术对视频监控中的运动人体的一些异常行为进行研究分析，涉及到了运动目标检测以及跟踪和人体异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法，通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测运动人体异常行为中，本文在检测运动人体跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定运动人体及其质心，并通过定义一些特征算子来把人体行为进行量化，从而判断是否行为异常。(In this paper, we use matlab technology to d