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visual-control-source
- 人脸识别系统 人脸检测不仅是全自动人脸识别系统的基本步骤，而且本身也可以独立的应用于视频监控、图像检索等领域，因而具有重要的研究价值。尽管Viola等人于2001年提出的基于AdaBoost的人脸检测算法以其卓越的性能而得到了大家的青睐，并已基本解决了大多数情况下的人脸检测问题，但在实际应用中，尤其是智能监控应用中，仍然存在较多挑战性问题。-Automatic face detection face recognition system is not only the basic step
facecheck
- 采用SSE优化，基于C++写的人脸识别程序,可应用于视频监控系统中。-Using SSE optimization, based on the C++ Write the face recognition process can be applied to video surveillance systems.
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- 大名鼎鼎的方帅的博士学位论文---目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下:首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特
License-plate-recognition-program
- 车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗
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、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测，一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点，是整个计算机视觉的研究难点之一"。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用，所以能否将运动物体从视频序列中准确地检测出来，是运动估计、目标识别、行为理解等高层次视频分析模块能否成功的关键。