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MovingObjectDetection
- 运 动 对 象检测在面向对象的视频编码、基于内容的检索、安全监控等领域 都有重要用途，特别是在安全监控应用中，运动对象检测是基于视频的安全监 控异常报警任务的关键算法。由于实际监控背景一般比较复杂，例如背景中的 树枝叶晃动、场景照明亮度的变化等都会对运动对象检测造成影响，因此复杂 场景下的运动对象检测不是一项简单的任务。另外，当摄像机运动时，由于图 像背景是不断变化的，进一步增加了运动对象检测的复杂性。-Detection of moving objects in objec
USBCamCap_Fuzzy
- 本实验软件开发，使用Microsoft Visual C++ 6.0，Camera所撷取的影像经由USB接口传送回个人计算机，使用微软公司所提供的利用VFW（Video for windows）SDK，VFW SDK为在Windows 系统中实现视讯撷取提供了标准的接口，利用其中的影像撷取公用函式将Camera所撷取到的影像撷取至内存中以进行影像处理。异常侦测流程，首先会先撷取正常状态下的环境影像，建立标准对照影像。当环境有异常时，所撷取之影像产生变化，与标准对照产生差异，比对后应可侦测异常状态
Contour
- 自己写的一个基于AE开发的地理信息平台。语言：C#。功能：向地图空间中加入Excel数据，生成点图层及其属性表，以及查看属性表，生成地表栅格图像和等高线。在生成栅格图像时，由于像素设置问题，可能会出现异常，只需改变像素打下即可解决。-Write an AE-based platform for the development of geographic information. Language: C#. Function: to map the data room to add Excel t
user_cursor_info
- 勇于envi中经纬度的显示不正常的修正，是别人编辑好的软件，汉语版，较为好用。-Latitude and longitude are displayed in bold envi abnormal amendment, is another good software editing, Chinese version, more easy to use.
rec
- 利用人体运动轨迹特征对人体异常行为进行分析-Characteristics of the human body and the trajectory analysis of abnormal behavior on the human body
weichang
- 对地下异常体进行正演模拟，采用球体为模型，写入二进制文件，利用surfer 模拟成图-Abnormal body of underground on the forward modeling, the sphere as model, written to the binary files, using a mapping surfer simulation
www
- 视频异常行为检测，可以实现，使用matlab编程-Video abnormal behavior detection can be achieved using matlab programming
HHT_APP
- 包括HHT测试程序以及HHT在地震信号处理，轨道异常信号处理，微弱信号检测，语音信号处理，和基于HHT改进算法的介绍-Including the HHT test procedures as well as the HHT in seismic signal processing, track abnormal signal processing, signal detection, speech signal processing, and introduction of improved a
ZoneMinder-1.25.0.tar
- ZoneMinder的作者是因為家中的車庫被竊，因而產生設計監控保全的念頭。 ZoneMinder使用了Linux Server,PHP,MySQL加上幾支攝影機，就可以使用web介面監控重要場所。當異常事件發生時，你就可以收到e-mail或簡訊通知。-The ZoneMinder author garage stolen, resulting in the idea of the design of the monitoring and surveilla
Ransac
- RANSAC为RANdom SAmple Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出[1]。 RANSAC算法经常用于计算机视觉中。例如，在立体视觉领域中同时解决一对相机的匹配点问题及基本矩阵的计算。 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(Outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)
haardetect
- 在异常人脸检测的基础上，利用不同的特征文件对人脸上面的人眼和鼻子进行检测然后将检测到的人眼和鼻子进行保存。 -In abnormal face detection based on the use of different detection signature file on the person' s face surface of the human eye and nose saved and will be detected by the human eye and nose
beiyesi
- 贝叶斯分类器对正常细胞与异常细胞的matlab分类程序-Bayesian classifier matlab classification procedures on normal cells and abnormal cells
Abnormal-Crowd-Behavior-Detection1
- Abnormal Crowd Behavior Detection Based on the Energy Model.pdf-3 Abnormal Crowd Behavior Detection Based on the Energy Model.pdf
abnormal-events-detection1
- 1 Unusual Event Detection in Crowded Scenes Using Bag of LBPs in Spatio-temporal Patches
caa
- 应用与基于视频群体异常行为识别的代码，不知道-Applications and video-based community abnormal behavior identification code, I do not know
abnormalhue
- 通过异常色调率的计算来进行图像人为区域模糊检测-By abnormal tone image area blur detection rate
RANSAC-for-Outlier-Rejection
- 基于RANSAC算法的图像匹配过程，包括提出该算法的文章以及文章中所提到的所有程序代码，可以实现具有高度异常点的图像匹配过程。-RANSAC algorithm based on image matching process, including all the program code of the algorithm proposed article and the article mentioned, the image matching process can be achieved w
Design-of-Bayes-classifier
- 假定某个局部区域细胞识别中正常和非正常两类，先验概率分别为：正常状态和异常状态，现有一系列待观察的细胞，试对观察的结果进行分类。-Suppose a local area cell recognition of normal and non-normal categories, a priori probabilities were: normal and abnormal states, the existing range of cells to be observed, the test
GML_RANSAC_Matlab_Toolbox_0[1].2
- RANSAC为RANdom SAmple Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出-RANSAC is RANdom SAmple Consensus acronym, which is based on a set of sample data set containing abnormal data, a mathematical model to calculat
pxc3883820
- Brain tumors are created by abnormal and uncontrolled cell division in brain itself. If the growth becomes more than 50 , then the patient is not able to recover. So the detection of brain tumor needs to be fast and accurate. The objective of this pa