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搜索资源 - Integral histogram
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很牛的外国人写的跟踪算法，包括文章和源代码。文章名：Robust Fragments-based Tracking using the Integral Histogram-Is cattle tracking algorithm written by foreigners, including articles and source code. Article Name: Robust Fragments-based Tracking using the Integral Histogram
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寻找积分投影直方图的谷集并标识出来，matlab实现并有详细说明。-Find integral projection histogram Valley set and marked, matlab and a detailed descr iption of the achievement.
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integral histogram pdf
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integral histogram pdf
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基于MATLAB对图形图像进行多方面的处理，先图形直方图均衡处理，再通过积分投影，分别为水平投影，垂直投影，再则进行精确定位目标-MATLAB-based graphical images on a wide range of processing, the first graphical histogram equalization processing, and through the integral projection, horizontal projection, vertical
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加速积分直方图,对原始直方图方法的加速。-accelerating Integral Histogram
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提取图像方向梯度的直方图特征，image processing（图像处理）-HOG feature extraction
Descr iption
This program is used to extract HOG(Histograms of oriented gradients) features from images. The integral histogram is used for fast histogram extraction. Both APIs and b
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图像梯度方向应用干旋转不变性模板匹配时存在计算量较大的问题，由此提出一种改进的基于梯度方向码的旋转不变模板匹配
方法，通过计算积分直方图降低统计直方图的计算填，采用像素跳跃的匹配方法减少大量无效的匹配运算。实验结果表明，该方法在保证
匹配准确性的前提下，匹配速度提高了3倍至6倍，可以达到实时性要求。-it uses integral histogram to reduce the
computing COSTS of computer histograms，and uses pixe
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IHOG, compute a 3D matrix of orientation histogram, storing a integral histogram for each pixel in the image
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本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法,通过大量样本的离线训练构建目标的投影子空间,并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征. 为了满足实时性的要求,采用积分直方图方法
提高粒子特征的计算速度 然后结合粒子滤波方法在子空间中计算粒子与训练样本集之间的相似度,进而估计目标的运动参数.-A subspace t racking method is proposed to t rack target s under complex environment s. Fi
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本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法，通过大量样本的离线训练构建目标的投影子
空间，并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征．为了满足实时性的要求，采用积分直方图方法
提高粒子特征的计算速度；然后结合粒子滤波方法在子空间中计箅粒子与训练样本集之间的相似度，进而估计目标
的运动参数．实验结果表明，该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变，以及部分遮捎等恶劣条
件下实现准确跟踪，比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性，能够满足
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A m-function called iHist to compute the histogram of any rectangular subimage
of the input image given the integral histogram
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Data.PS功能简介：本数据处理软件内置表格编辑器，可以方便的进行数据输入输出；可以进行常见的（a）数值计算，如求解线性方程组、非线性方程组、常微分方程组、多项式求根、傅里叶变换、傅里叶逆变换、线性规划求解、多元线性回归和多元非线性回归参数拟合(20参数)、插值、微分、积分、求逆矩阵、矩阵特征值和特征向量、行列式值；（b）统计分析，统计描述、频数分布、假设检验、正态分布检验、二项式分布检验、泊松分布检验、相关性分析、方差分析；（c）6Sigman工具，过程能力CPK计算、测量系统分析MSA、公
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TXT文件，对列积分，画直方图，实现高斯拟合(The TXT file, the column integral, the histogram, and the Gauss fitting)
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