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Detectingpedestriansusingpatternsofmotionndappeara
- 一篇关于行人检测的文件 经典大家可以看看 学习下
基于SVM支持向量机的行人识别C++源程序
- 基于SVM支持向量机的行人识别C++源程序,支持最新的opencv2.0版本.在VC环境下配置opencv2.0后,可以运行检测静止图像中的行人。-people recognition based SVM(supporting vector machine) detector launched by Dalal with the OpenCV2.0 environment.this can work on the static images
CreateFeatureBin1222
- HOG行人检测,测试过,能用 HOG行人检测,测试过,能用-HOG,it‘s useful HOG,it‘s useful
PeDetect.rar
- 视频图像中,行人检查的源代码。利用人体形状特征做特征识别。利用运动物体检测得到初始识别区域。,Video images, pedestrian check the source code. Characteristics of the human body shape to do feature recognition. Detection of moving objects using the region to be the initial identification.
hog_extraction.rar
- 基于OPENCV的静止图像的HOG特征提取算法的全部程序,完全可用于各种图像的HOG特征提取,以进一步训练分类器进行行人检测,source code that apply to the pedestrian detection based on OPENCV.this document can help you extract HOG features from any type image which include human in it
HOG
- 利用HOG算法,实现对于批量图片中的行人检测-HOG algorithm used to achieve the picture for the volume of pedestrian detection
test
- 本程序可以对输入的图像或者视频进行人脸检测,其中用到了OpenCV的库函数,因此需要先安装并配置好OpenCV后方可运行-This procedure can be the input image or video Face Detection, which uses the OpenCV library function, it needs to be installed and configured before running OpenCV
KALMANPI
- kalman跟踪行人,再视频场景中检测到行人的存在,并用红色矩形框对行人进行跟踪。-pedestrian tracking using kalman filter
AdaBoost
- 人脸识别Adaboost源代码,用matlab编写实现,使用Adaboost算法进行人脸检测-source code for face recognation using Adaboost
matlab
- 使用一类支持向量机进行人脸检测的matlab源程序-ocsvm
project
- 人形目标检测与跟踪,对于视频图像,用方框或椭圆标出检测出的行人运动目标,以实现对目标的跟踪; -Humanoid target detection and tracking, for the video images, using the box or oval marked pedestrian moving targets detected in order to achieve the target tracking
基于背景重构的目标检测
- 本代码主要利用vc6.0,opencv环境编写,mfc界面 利用背景重构原理对目标进行检测,适用于街道上的行人、车辆等目标。这是一个比较简单的代码,适合于对背景重构的学习,离商用还有一段距离。
addaboost
- 用HAAR和Adaboost训练并检测行人,其中存在一点BUG,需要安装LIB-SVM(Using HAAR and Adaboost to train and detect pedestrians, there is a bit of BUG, and LIB-SVM needs to be installed.)
训练Hog以及检测
- 对行人图片提取hog数据量然后对其检测 用svm数据分类(The data of hog data is extracted and then classified by SVM data)
piotr_toolbox
- 利用MATLAB实现了视频图像行人识别与检测,(Using MATLAB to achieve video image pedestrian recognition and detection,)
detection.py
- Python+OpenCV实现的行人检测(Pedestrian Detection of Python + OpenCV Implementation)
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
高密度环境下行人检测和统计
- 本实验的目的是对高密度行进人群中的行人流量进行统计,并能够区分上行和下行。实验的基本思路是: 在一个行人头部大小的带状区域中进行头部检测(HaarLike Adaboost方法),然后利用一个滑动的跟踪门对检测的头部结果进行关联,同时利用运动历史图分析的方法估计行人轮廓的运动方向,最后对序列关联特征进行分析给出上下行的统计结果。
高密度环境下行人检测和统计
- 本实验的目的是对高密度行进人群中的行人流量进行统计,并能够区分上行和下行。实验的基本思路是: 在一个行人头部大小的带状区域中进行头部检测(HaarLike Adaboost方法),然后利用一个滑动的跟踪门对检测的头部结果进行关联,同时利用运动历史图分析的方法估计行人轮廓的运动方向,最后对序列关联特征进行分析给出上下行的统计结果。