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搜索资源 - object recognition video
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基于多特征的视频对象分割方法研究，对做人脸识别有帮助。-Based on the characteristics of video object segmentation study to help do face recognition.
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本程序在做图像识别时，对视频中的关注对象进行快速提取，能够快速提取样本，加快建立样本库-This procedure at the time to do image recognition on the video object of concern for rapid extraction, extraction of samples can rapidly speed up the sample database set up
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This a software utility. It provides auto attendance management system using face detection technique. Now a day’s many utilities provide face detection system but not intelligent. Our project is more intelligent, cost less and very easy to configure
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人体运动视觉分析主要包括运动目标检测、 运动 目标分类 、 人体运动跟踪、 人体行为识别与描述四个环
节 ， 在多领域具有广阔的应用前景． 本文从上述四个方面综述了人体运动分析的研究现状， 对人体运动分析的热点
难点进行讨论 ， 对可能的发展方向进行阐述和展望．-Visual analysis includes moving object detection,moving object classfication,human tracking and activity recogni
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本书从机器学习的角度介绍了基于视觉的运动分析领域的最新算法和系统。-Techniques of vision-based motion analysis aim to detect, track, identify, and generally understand the behavior of objects in image sequences. With the growth of video data in a wide range of applications from visua
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为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点，提出1 种基于决策树的多特征检测算法，并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中. 该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息，通过计算各特征的信息增益建立决策树，将搜救目标检测问题分解成3 层决策树分类问题. 实验表明，该算法能够提高多特征目标检测的效率，在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果.-Characteristics to overcome the traditional target recognition m
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里面包含了步态识别的整一套流程的代码实现，包括从视频流里面提取图片帧，背景建模，提取运动目标（运动检测），形态学处理（膨胀与腐蚀，连通性检测），归一化大小，步态能量图的构建，主成分分析（PCA）降维,线性判别分析（LDA）分类等等功能的代码实现。均通过测试。-Contains the gait recognition of the whole process of a set of code, including the extraction and picture frames from th
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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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OpenSurf是一款功能齐全的surf代码，程序中使用surf特征点进行了目标检测，视频目标识别，图像匹配等5项功能，代码经过调试可以成功运行。-OpenSurf is a full-featured surf the code, the program features the use of surf point target detection, video object recognition, image matching five function, the code after d
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Object Recognition of Red color objects in a Live video stream camera. It is a Matlab Code-Object Recognition of Red color objects in a Live video stream camera. It is a Matlab Code
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本程序开发环境：vc6.0 opencv1.0
整体功能：是为了实现车牌自动跟踪，检测，并拍照，定位，识别，但是跟踪和拍照等于没有实现。
实现功能： 能实现视频中物体跟踪，但必须是手动圈住才行，摄像头是usb摄像头.
打开车牌图片，能进行定位，车牌分割，字符分割，字符识别。-英语
简体中文
The program development environment: VC6.0 opencv1.0
Function: in order to achieve aut
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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本程序开发环境：vc6.0 opencv1.0
整体功能：是为了实现车牌自动跟踪，检测，并拍照，定位，识别，但是跟踪和拍照等于没有实现。
实现功能： 能实现视频中物体跟踪，但必须是手动圈住才行，摄像头是usb摄像头.
打开车牌图片，能进行定位，车牌分割，字符分割，字符识别。
操作步骤：程序主界面：有打开摄像头，关闭摄像头，截取图片，车牌识别
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。
截取图片，在打开设摄像头的情况下，
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基于帧间差分的单目标/多目标的实时跟踪程序，基于MATLAB编写。希望对刚学习MATLAB的同学有所帮助-This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2014 The MathWorks, Inc.
Detec
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视频监控中运动目标检测、跟踪与行为识别算法的研究(Research on moving object detection, tracking and behavior recognition algorithm in video surveillance)
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深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
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基于ssm框架搭建的，前端通过获取video标签?调用本地的摄像头(获取用户媒体对象,流媒体数据base64)，将流媒体数据画到convas画布上去?,后台调用百度API人脸识别接口，进入百度大脑搜索人脸识别即可获取官网的Secret Key，将前端获取的人脸信息的base64信息和你本地数据库里的人脸信息传到百度人脸识别的接口进行人脸比对，返回一个json数据，result参数 带别人脸相似度, result可自己定义，从而实现人脸识别登录(Based on the SSM framework
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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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