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在Matlab中实现基于旋转尺度不变特征提取特征点的方法。,Matlab implementation of the rotation based on scale-invariant feature extraction method of feature points.
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该源码是关于运动对象跟踪的算法，主要实现了高斯背景建模，全局运动补偿（SIFT特征和RANSAC算法），运动对象检测，对象跟踪算法（Mean Shift，Particle Filter等），对象特征提取（轨迹，大小，起止帧等），同时，程序基于VC2008+OpenCV开发，实现了对话框式的程序界面，效率高。-This is a source about motion object tracking, including foreground modeling,object detection,o
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基于投票算法的目标跟踪,基于二阶非线性投票的多目标跟踪算法。该算法通过目标匹配得到同一目标在不同帧中的位置，同时利用特征监测来处理目标的遮挡、分裂问题，并实现目标特征的实时更新。在目标匹配过程中，通过对目标前一帧与当前帧的特征相似性进行投票，得到匹配目标。利用视频图像进行实验，结果表明：该方法对噪声、阴影、遮挡、分裂等具有良好的鲁棒性，较好地实现了多目标的跟踪。-The method used object matching to get objects’ position in differe
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This library implements the KLT Tracking algorithm [2004] for Feature Tracking in Video useful in computer vision tasks like object recognition, image indexing, tracking and structure from motion. This implementation uses programmable Graphics Hardwa
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This project deals with the tracking and following of single object in a sequence of frames
and the velocity of the object is determined. Algorithms are developed for improving
the image quality, segmentation, feature extraction and for deterring
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提取目标位置参考点和目标匹配模板；使用基于区域特征的运动目标跟踪算法获取目标位置（像素)
-Extraction of target location and target reference points match template use region-based feature tracking algorithm for moving object target location (pixels)
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本系统中VIS欠缺的SIFT_VC.lib文件。。。
http://www.pudn.com/downloads224/sourcecode/math/detail1055031.html-This is lib file, which is used in Video Intelligent System (VIS) based on the Microsoft Visual Studio 2008 compiler environment and OpenCV 2.0 library
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一种基于特征的目标跟踪算法源代码，可直接运行-A feature-based object tracking algorithm source code, can be directly run
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：针对目标跟踪过程中目标尺度伸缩和姿态形状的变化引起的目标丢失，以及使用单个模型跟踪
机动目标不够理想，提出一种基于SIFT特征的自适应滤波目标跟踪算法。仿真结果表明，该算法在
目标机动时，跟踪性能远优于其它特征匹配算法和多模型算法，而且计算量小，能保证跟踪的实时性。-Abstract：Aim at the lose of target due to scale。invarl’ant，position change and deformation，as welI as
dissati
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KLT 光流法 GPU的实现，需要显卡，大家赶快下吧，保证高质量-This library implements the KLT Tracking algorithm [2004] for Feature Tracking in Video useful in computer vision tasks like object recognition, image indexing, tracking and structure from motion. This implementation
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室外场景下由于场景背景条件变化容易导致视频目标跟踪稳定性差。该文提出一种利用红外和可见光传感
器的双通道视频目标跟踪方法。该算法利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征，结合均值漂移
算法与水平集曲线演化实现目标定位，并给出了目标尺度和模板更新方法；对多目标跟踪的互相遮挡问题，通过判
断目标合并与分离实现遮挡时多个目标的定位。实验结果表明，该文方法能够有效处理光照变化、阴影、遮挡等情
况，实现目标的稳定跟踪。-Considering the poor stabilit
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基于选定区域颜色信息的跟踪算法，通过鼠标选择区域，计算区域颜色特征，对物体进行跟踪-Based on the selected regions of color information in the tracking algorithm, through the mouse to select the area, calculation region color feature, object tracking
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We present a parallel implementation of a histogram-based particle filter for object tracking on smart
cameras based on SIMD processors. We specifically focus on parallel computation of the particle weights
and parallel construction of the featur
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本文提出一种通过实时调整目标特征权值来进行背景自适应跟踪的算法。首先，定义了一种综合特征集合用以描述目标的颜色和局部轮廓。其次，提出了在滤波框架中对目标特征进行评估的算法，从而使得具有强区分能力的特征占有较大的权值，进而使其能够在跟踪过程起到较大的作用。采用传统的Kalman 滤波和粒子滤波对所提出的算法进行了验证。-In this paper, we propose a new adaptive visual object tracking method based on
online f
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用于基于视频运动目标的跟踪，该算法融合了颜色直方图和梯度方向直方图的特征,能够更加精确地表征目标,较大地提高了视频目标跟踪的准确度和鲁棒性。-For video motion-based target tracking, the algorithm combines the color histogram and gradient direction histogram feature, to more accurately characterize the target, greatly im
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用于基于视频运动目标的跟踪，该算法融合了颜色直方图和梯度方向直方图的特征,能够更加精确地表征目标,较大地提高了视频目标跟踪的准确度和鲁棒性。-For video motion-based target tracking, the algorithm combines the color histogram and gradient direction histogram feature, to more accurately characterize the target, greatly im
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：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
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VS2012，opencv3.0的基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法实现，代码比较直观，虽然效率较慢，但容易理解。可直接运行-particle filter in object tracking ,based on color feature vs2012+opencv3.0
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光流法 计算机视觉大作业 基于特征点的目标跟踪(Optical flow method, computer vision, large task, feature point based object tracking)
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以常见的监控摄像头的实时视频信号为输入采用基于神经网络的YOLO目标检测算法进行检测与特征提取，最后利用自己的多目标追踪算法实现人流量统计和目标对象保存(Taking the real-time video signal of the surveillance camera as the input, the YOLO target detection algorithm based on the neural network is used to detect and extract the
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