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搜索资源 - classification tracking
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这是一篇有关运动目标分类的英文文献。这篇文献以离散度作为分类特征，利用时间一致性，提高了分类性能。内容也不是很深奥，相信对初学者有较大的帮助。-This is an article on the classification of moving targets in English literature. This dispersion in the literature as the classification features, use of time consistency, impro
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O.Javed and M.Shah. 《Tracking and object classification for automated surveillance》.
这篇英文文献是有关运动目标检测跟踪及其分类的文章。该文利用“人体运动的周期性”，把运动目标分为人、人群、机动车。具有较强的参考价值。-O. Javed and M. Shah. " Tracking and object classification for automated surveillance" .
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Q. Zhou, J.K. Aggarwal. Tracking and Classifying Moving Objects from Video. 这篇文章另辟蹊径，利用“紧凑度值的变化、运动方向的变化”，区分人、人群、机动车。达到良好的分类效果。是运动目标分类领域的好文章。-Q. Zhou, JK Aggarwal. Tracking and Classifying Moving Objects from Video. This article open a new path, by us
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Zang, Q. and Klette, R. Object Classification and Tracking in Video Surveillance. 这篇文章是有关多运动目标分类的文章。使用常用的长宽比作为分类特征，结合角点特征。提高了人车的分类效果。-Zang, Q. and Klette, R. Object Classification and Tracking in Video Surveillance. This article is about the many obj
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Eye tracking classification-morphological filtering segmentation
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真实场景下视频运动目标自动提取方法.主要的研究内容包括运动物体检测，分类和跟踪，研究成果可以广泛地应用在交通管理系统，视频监视系统和军事目标跟踪系统，同时还可以应用在基于内容的视频数据压缩编码中。-Real video scenes under the automatic extraction method of moving targets. The main content includes moving object detection, classification and tracki
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運動識別
在摄像机监视的场景范围内，对出现的运动目标进行检测、分类及轨迹追踪，可应用于各种监控目的，如周界警戒及入侵检测、绊线检测、非法停车车辆检测等。-Movement Recognition ' scene in the scope of surveillance cameras, the emergence of the moving target detection, classification and tracking, monitoring can be applied
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运动检测的目的是从序列图像中将变化区域提取出来。运动区域的有效分割对于目标分 类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要，因为后期处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区 域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使 得运动检测成为一项相当困难的工作。-The purpose of motion detection from image sequence changes in the region will be extracted. Sports region segm
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For the recognition of hand gestures, OpenCV and HandVu libraries are used to provide the functions
of hand tracking and recognition. When a hand gesture is recognized, the result is sent to the DDR
game through a network socket. Then, the DDR ga
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视频监控系统下的多目标跟踪，将运动分类和跟踪结合在一起，使用FCM进行聚类。-Video surveillance system under the multi-target tracking, classification and tracking the movement combined with the use of FCM clustering.
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运动目标检测是整个视频监控系统的最底层，是目标跟踪、目标分类、
标行为理解等的基础，因此运动目标检测是视频序列图像处理的关键环节。
-Moving target detection is the video surveillance system, the bottom is the target tracking, target classification, and so on the basis of standard behavior understanding, so vide
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这是一份用行人轮廓的分布直方图分类和识别步态的资料，不错的资料-This is a histogram with the pedestrian profile information classification and gait recognition, good information
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介绍了匹配跟踪方法及其分类，阐述了相关跟踪原理、各种相关匹配准则、以及经典相关跟踪方法存在的方法-Tracking methods are introduced and their classification match to explain the relevant tracking principle, all relevant matching criteria, and there is the classic method of correlation tracking method
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This paper presents a method that combines
colour and motion information to track pedestrians in video sequences captured by a fixed camera. Pedestrians are firstly
detected using the human detector proposed by Dalal and Triggs which involves com
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4篇文章：Multiple Object Tracking Using K-Shortest Paths Optimization；Moving target classification and tracking from real-time video；高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用；基于特征迹的密集多目标自适应视频跟踪-4papers:Multiple Object Tracking Using K-Shortest Paths Optimization；Moving ta
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This IEEE paper helps for tracking and classification of motion detection.
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本文运用haar特征分类，对人脸进行动态的检测和跟踪，经过试验对比可以发现效果很好，识别率较高-This paper uses haar feature classification, human face detection and tracking of dynamic, contrast can be found through the test with good results, the recognition rate is higher
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一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒-A simple and efficient tracking algorithm based on compressed sensing. Firstly, with the random sensing matrix compressed sensing RIP co
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示：
第1章 OpenCV的探险之旅;
第2章 OpenCV基础知识介绍;
第3章 图形用户界面和基本滤波;
第4章 深入研究直方图和滤波器;
第5章 自动光学检测、目标分割和检测;
第6章 学习目标分类;
第7章 识别人脸部分并覆盖面具;
第8章 视频监控、背景建模和形态学操作;
第9章 学习对象跟踪;
第10章 文本识别中的分割算法;
第11章 使用Tessera
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