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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。
humanmotionvision
- 有关运动人物的检测，跟踪，视觉分析综述类的几篇文章。综述内容详细，适合刚开始学习，需要系统了解的人。
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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- 机器人视觉导航而言，道路识别和表示是一个非常重要的环节，它直接影响到后续的路径规划。该文针对红外道 路图像，提出了基于区域方法的一套处理方案，该方法首先通过分割获得道路区域，利用链码跟踪获取道路边缘的链码。采 用了一种通用的道路模型，然后基于链码以及该道路模型，设计了一种有效的道路边界拟合方法。在拟合过程中，首先依据 一定的准则把链码分为两段，对于每一段再递归执行该分段过程，直到不能分为止，然后用分段直线去描述道路边界。该拟 合算法可以有效地处理直道和非直道的情况。文中给出了相关
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- 路径跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一，为使机器人沿地面彩色引导线自主运动，并能在适时离线执行任务 后自动返航，提出了一种用可编程逻辑器件(CPLD)实现的视觉伺服PID 控制方法。该方法利用图像特征反馈对其所跟踪的 路经进行实时识别跟踪。仿真结果表明，该方法改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度与速度。
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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
usb-genzongxitong
- 基于USB摄像头的视觉跟踪系统设计，希望有帮助的朋友一起学习- USB camera-based visual tracking system design
visual-tracking-survey
- 视觉跟踪综述，可以在写论文的时候参考，有做这一块的朋友一起探讨啊-visual tracking survey
Robust-Visual-Tracking-
- 2012年的视觉跟踪文献，对物体的外观变化（包括平移，旋转等），在亮度变化的场景效果较好。-The proposed method is tested on 12 challenging video sequences containing targets with abrupt appearance variations, and demonstrates that it outperforms current state-of-the-art methods in accurac
trackingDF
- 这篇文章是2012年中的视觉跟踪方面的文章，主要解决模糊情况下的跟踪情况-This article is a visual tracking in the 2012 article, fuzzy case tracking。
Two-dimensional-projection.pdf
- 二维投影变换模型的单应矩阵表示,Two-dimensional projection ，视觉跟踪。-Two-dimensional projection transformation model homography said
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
likehood
- 针对遮挡、光照变化、尺度变化等复杂环境中的视觉跟踪问题, 提出一种基于后验概率 度量的粒子滤波跟踪算法-For shelter, illumination changes, scale variations in complex environments such as visual tracking problem, a posterior probability metrics based on particle filter tracking algorithm
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- 基于彩色图像的机器人视觉跟踪,论文比较有创新。-Robot tracking by color image
Object-Tracking
- 该文章对视觉跟踪算法进行了回顾，作者是Yilmaz and Shah,该文是视觉跟踪的入门文章。-This article reviews the visual tracking algorithm, the author is Yilmaz and Shah, this paper is the introductory article for the visual tracking.
Spatio-Temporal-Context-Learning
- 时空上下文视觉跟踪（STC）算法的解读与代码复现，首次在论文《 Fast Trackingvia Spatio-Temporal Context Learning》提出 -Spatio-Temporal Context Learning visual tracking (STC) algorithm and code reuse existing interpretation, for the first time in the paper《Fast Trackingvia Spatio-T
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