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MotionDetection
- 运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分,它是计算机视觉、模式识别、 目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点与难点,在军事、国防和工业 等领域有着广泛的应用前景。序列图像的运动分析因其巨大的应用价值而受到广泛的重视. 它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息,简化图像处理过程,得到所需的运动矢量,从 而能够识别与跟踪物体。正确地从视频流中提取运动目标是许多智能视频监视系统，如：视 频监视，交通自动监控，人体检测与跟踪等的基础部分。本文讨论了一种用于智能
HumanMotionDetection
- 从人流统计的实际工程出发,实现了基于计算机视觉的人体运动检测及跟踪系统,采用“差影法”滤掉静止帧,使用自适应的一阶递归滤波及帧差法提取运动区域,并通过数学形态滤波的开运算和闭运算改善运动区域提取效果。实验结果证明本运动跟踪方案处理简单高效 、抗噪能力强,可以完成复杂背景下运动目标的实时性检测与跟踪。
imageprocessing
- 包含五篇文章： 多目标运动图像识别算法.pdf 计算机视觉方法与应用.pdf 运动目标图像识别与跟踪系统的研究.pdf 支持向量机在人脸识别的应用.pdf 重建图像.pdf
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- 提出了装配机器人系统中一种基于视觉引导和超声测距的运动目标跟踪和抓取 方法。介绍了运动目标的跟踪原理，采用图像雅可比矩阵进行机器人运动控制，跟踪运动 的目标。利用视觉引导技术，获取目标在图像平面中的位置与方位，进行平面跟踪，然后 引导超声波测距装置测取目标深度信息。实验结果验证了本文提出的这种方法的可行性 和有效性。
基于SIFT特征目标跟踪算法研究
- 基于SIFT特征目标跟踪算法研究，用sift特征进行视觉跟踪，效果不错，可以看看
人体运动跟踪系统的研究与实现
- 利用图像序列中运动目标的行为特征对其表现的行为进行识别与分析的技术，它可以赋予计算机类似于人一样的观察和理解动态场景的视觉能力
cornerdetect
- 图像中的角点包含大量的信息，在计算机视觉中扮演重要角色，在许多应用中角点用作特征点，例如图像配准、运动目标跟踪等。鉴于此，学者们提出很多角点检测方法。例如Hans EMoravec在1977年提出的Movavec算法，Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出的Harris算法，以及MirosavTrai．kovic和MarkHedley提出的Trajkovic算法等“卅。角点检测的另一个途径是计算轮廓的曲率函数，因为角点是曲率函数的最大值，因此很容易通过阈值的方法检测
Mean-ShiftMethodsforTargetTracking
- 运动目标跟踪属于计算机视觉中的低层研究范畴，是一种能从图像信号中实时提取目标位置、自动跟踪运动目标的技术，它为事件监测、行为理解和描述等高级处理提供有价值的信息，在智能监控、人机交互、图像压缩、三维重构等方面有着非常广泛的应用。 -As in the subaltern studies research area of the computer vision,moving target tracking is a technology which can get the target loc
quanfangweishijue
- 是基于全景视觉的目标检测与跟踪的几篇论文-Is based on the panoramic visual target detection and tracking of several papers
autonomous-vehicles-target-tracking
- 基于视觉的自主车为目标的数据融合跟踪使用多个相互作用的动态模型-Vision based data fusion for autonomous vehicles target tracking using interacting multiple dynamic models
OpenCV-VIDEO-DETCTION
- 计算机视觉是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。作 为计算机视觉研究的一个分支—运动目标的检测与跟踪，就是对视场内的运动目 标，如人或车辆等，进行实时的观测，并在此基础上对被观测对象进行分类，然 后分析它们的行为。近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过 渡到对动态图像序列的研究上面，这方面的典型应用包括自动化的视频监控系 统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频 图像中的
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- 基于多传感器多目标跟踪的机器人足球视觉系统,，论文创新性强-Multi sensor multi target tracking of robot soccer vision system based on
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
Visual-saliency--tracking
- 针对突变运动下的目标跟踪问题，提出一种基于视觉显著性的粒子滤波跟踪算法． 该算 法将基于视觉注意机制的视觉显著图引入粒子滤波框架中，根据视觉显著图的显著性区域，按 胜者为王和返回抑制机制进行目标检测-Aimingat solvingthetrackingproblemsunder thecircumstancesof abrupt motion，aparticlefilter trackerisproposedbasedonvisual saliencymodel． Thistracke
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
视觉检测跟踪
- 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题, 在视频监控、虚拟现 实、人机交互、自主导航等领域, 具有重要的理论研究意义和实际应用价值. 本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以 及典型方法给出了较为全面的梳理和总结. 首先, 根据所处理的数据对象的不同, 将目标检测分为基于背景建模和基于前景建 模的方法, 并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结. 其次, 根据跟踪过程有无目标检测的参与, 将跟踪方法分为生 成式与判别式, 对基于统计的表观建