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搜索资源 - Object Detection and Tracking
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点跟踪、点先跟踪，对象测试检测，非常精确简单-Point tracking, point tracking, object test detection, very precise and simple
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opencv 2.3 英文详解 比较新
目录如下
Introduction 1
1.1 API Concepts
12 core. The Core Functionality 7
2.1 Basic Structures .7
2.2 Basic C Structures and Operations 45
2.3 Dynamic Structures 77
2.4 Operations on Arrays104
2.5 Drawing Functions
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通過實現前人的研究成果，首先進行簡單的視屏圖像分割並對分割結果進行運動目標跟蹤；然後通過對跟蹤目標和監控區域的位置狀態信息進行分析。實現提取視屏幀，圖像預處理，運動信息提取分析，運動目標檢測這些流程完成目標檢測。最後比較視屏提取人數的魯棒性，準確性，及時間上的差異。-Simple Screen image segmentation and segmentation results by the results of previous studies, the first moving objec
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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实现了多高斯建模法的视频分割算法和越界检测、运动物体尺寸检测、计数等应用。算法主要由OPENCV实现。
软件目前可实现以下功能：
1）提供高斯建模法研究相应算法实现的效果的影响；
2）可以实现原视频与处理后的视频同时播放，实现跟踪；
3）实现车流量技术计数。
-To achieve a multi-Gaussian modeling method of video segmentation algorithm and cross-border detection, movin
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realtime object tracking and detection
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基于haar检测算法和camshift算法的运动物体跟踪的程序，可根据xml提供haar特征进行特定物体的跟踪检测-Haar detection algorithm based on algorithms and camshift moving object tracking program that provides haar features of a particular object tracking and detection based on xml
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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TLD算法代码。TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。-T
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本程序开发环境：vc和opencv
整体功能：是为了实现车载视频中车牌自动跟踪，检测，，定位，识别，视频中物体的跟踪必须是手动圈住才行，摄像头使用的是usb摄像头. 打开摄像头，可以看到视频中画面，移动鼠标圈住物体，可以自动跟踪。-This program development environment: VC and opencv
The overall function: in order to realize the video vehicle license plate auto
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Hand Detection Using Color Recognition Object Tracking and Gesture Recognition
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以常见的监控摄像头的实时视频信号为输入采用基于神经网络的YOLO目标检测算法进行检测与特征提取，最后利用自己的多目标追踪算法实现人流量统计和目标对象保存(Taking the real-time video signal of the surveillance camera as the input, the YOLO target detection algorithm based on the neural network is used to detect and extract the
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In this paper, we present a simple yet fast and robust algorithm which exploits the spatio-temporal context for visual tracking. Our approach formulates the spatio-temporal relationships between the object of interest and its local context based on a
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