搜索资源列表
OpenCV-FaceDetect
- 文章描述了如何基于OpenCV在嵌入式平台上利用类Haar特征和Adaboost算法实现人脸检测，并讨论了如何在嵌入式平台上优化算法。-The article describes how the class Haar features and the Adaboost algorithm embedded platform based on OpenCV face detection, and discussed how optimization algorithms on embedded p
MatchingPursuit
- Matching Pursuit 算法是信号分解的一种具体实现方法。但其本质上则是一种估计 信号模型参数的方法，因而可直接用于信号检测及参量估计。本文以谐波信号特征参量的估计为例，介绍了其具体实现方法。-Matching Pursuit algorithm is a specific method of signal decomposition. But by its very nature is an estimated signal model parameters, and thus
sport-target-detection-track
- 图像梯度方向直方图（HOG)特征基础上云模型运动目标检测算法,提出HOG特征为基础的均值漂移算法 -Moving target detection algorithm of image gradient orientation histogram (HOG) features based on cloud model proposed HOG feature based on mean shift algorithm
WaveletTransform
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
waveletanalysis
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
opencv2.3.1SIFT
- 就10行就可以检测特征点，用opencv2.3.1实现，很好的-10 line can detect feature point, use opencv2.3.1 realization, very good
image-processing
- 利用matlab实现图像处理里的实现图像边缘检测、图像分割、特征提取以及图像数字识别等任务。 对图像分别进行模糊、锐化、和直方图均衡化处理，画出处理结果。实现整幅图像的边缘检测，可以看出有肖像画或素描的效果，画出处理结果。-Matlab realize image edge detection in image processing, image segmentation, feature extraction and image numeral recognition task. Fuzz
mutual-information
- 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像，本文采用了最大互信息算法，结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设，不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘，可以使得图像匹配精度提高，还能改善局部极值的问题，再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率，可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化，匹配精度得
yuyinxinhaochuli
- 语音信号处理实基于MATLAB的语音信号时域特征分析 要求： 按所学相关语音处理得的知识，通过网上学习、资料查阅，自己设计程序，给出某一语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征的分析结果，并借助时域分析方法检测所分析语音信号的基音周期-yu yin xin hao chu li
Digital-Imaging
- 本资料是基于VC++进行数字图像获取,处理及实践应用进行了全面系统的阐述. 分别讨论了位图及图像类的概念,图像获取,图像增强,图像复原,正交变换, 压缩编码,图像配准,运动检测,特征提取,图像分割及时报的相关知识.-This information is based VC++ digital image acquisition, processing and practical application of a comprehensive and systematic expositio
An-Improved-ModeBased
- 针对关节式物体检测的复杂性, 本文提出一种新颖的视觉推理方法。该方法基于可变形的物 体模型, 同时利用图像中所包含的边缘信息特征( 不依赖于局部特征, 如肤色等) 及各子部件的空间位置关 系, 迭代地进行关节式物体检测和定位估计。实验证明, 该方法有较强的抗背景干扰能力, 视觉上能大幅 度改进关节式物体检测、定位的结果-Aiming at the complex ity of art iculated object detect ion, this paper pro poses a
Analysis-on-Moving-Object
- 计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人 工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通 等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类, 研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉 跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
HOG
- 基于梯度方向直方图( H OG) 特征的行人检测是目前检测精度较高的主流方法。针对基于梯度直方图特征的 行人检测存在检测精度还有待提高、向量维数大的问题, 提出使用梯度直方图统计特征加颜色频率和肤色特征描述行 人, 选取一些分类能力较强的block 作为最后的特征, 使用线性SVM 分类。在INRIA 库上的实验证明, 该方法能有效地 提高检测精度。-H istog r am o f or iented g radient( H OG) based on pedestr ian de
translation
- 毕设的外文翻译和原文,题目为：有效的特征为中心的评价级联的目标检测-Complete set of foreign language translation and text entitled: effective feature-centric evaluation cascaded object detection
MFC-OpenCV
- OpenCV视频教程,目标检测与跟踪,车辆特征识别,人脸识别,字符识别,特征提取, 图像分割,手势识别,计算机视觉视频教程,opencv基础知识 -OpenCV is released under a BSD license and hence it’s free for both academic and commercial use. It has C++, C, Python and Java interfaces
Kofsky-Code-Orange
- 人脸检测，matlab源码，适合初学者使用，包括Adaboost及Haar-like特征提取-face detectiom
Reflected-wave
- 基于反射波特征小波分析的工程基础无损检测-Reflected wave characteristics based on wavelet analysis based NDT Engineering
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
ISAR-target-
- 基于主轴分析和团块特征提取的ISAR目标检测方法-ISAR target detection axis analysis and feature extraction based on mass
Moving-Object-Detection-and-Tracking
- 研究了目前运动对象检测与跟踪的一些常用方法,包括时域差分法、背景差分法、基于光流场的检测方法和卡尔曼滤波、特征光流法的跟踪方法,并对各种方法进行了比较,指出其优缺点及适用范围,并给出了时域差分及背景差分方法的实验结果-Currently some of the commonly used methods to study the detection and tracking of moving objects, including difference time domain method, b