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视频监控 图像中运动人体检测算法,并阐述其在数字视频监控系统中的应用。
上传时间: 2015-12-06
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运动车辆的检测识别与跟踪_第三章车牌定位_24_32.caj,这可是花银子才下来的哦!需要安装CAJ阅读软件
上传时间: 2014-01-22
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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
上传时间: 2016-01-22
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基于贝耶斯变换的人体运动姿态的检测与识别
上传时间: 2013-12-16
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用vc++实现的运动轨迹识别系统,希望对研究图像识别,路线识别,轨迹识别的朋友有帮助。
上传时间: 2014-01-12
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文档为基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究总结文档,是一份不错的参考资料,感兴趣的可以下载看看,,,,,,,,,,,,,
上传时间: 2022-06-28
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稀疏表示分类算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人脸数据库上有很高的识别性能。然而,对于姿态变化,SRC的识别效果并不理想。针对SRC算法不能解决测试样本与训练样本存在偏移误差的问题,本文提出了基于SRC的改进算法。该算法将每一类的训练样本单独作为训练字典,利用迭代校正和基于金字塔分层机构的运动偏移估计方法得到最终的偏移量,最后对校正后的测试样本使用SRC算法实现分类。实验结果表明该方法对于有偏移误差的人脸图像具有较好的鲁棒性及识别率。
上传时间: 2013-11-15
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检测运动物体需要无运动物体的背景图像,所以,首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图,从背景图像中分离目标像素,获取目标的质心坐标,并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础,对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定,该算法计算简单,计算量小,其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码,并且设计了跟踪运动车辆的控制界面,方便了实时监控。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间: 2013-11-12
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模式识别应用范围广泛,在机器学习,图像处理,运动目标检测与跟踪方面具有较大的应用价值。是本好书,值得推荐。
标签: 模式识别
上传时间: 2015-10-10
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并本文对两大类步态识别算法进行了深入研究,其主要内容集中于步态特征的提取和分类器的设计两部分。 在特征提取阶段采用多种不同的方法提取多种不同的步态特征,其中效果较好的是一种基于模型的特征提取方法。本文使用关键点和肢体角度构建人体的骨骼化模型, 并对模型的各项参数提取做了改进,从人体的骨骼化模型中提取人体的静态参数(如身高、步幅等)以及动态参数(如运动过程中关键点的位置、运动轨迹、肢体角度、
上传时间: 2014-01-15
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