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ahpzaizhengdixitong
- 对于阵地的生存概率计算, 可以使用文献1 中的解析公式作粗略估算, 具体方法为, 把整个阵地看作一 个点目标, 即以阵地的中心作为攻击点。求解出某型弹对阵地的破坏半径, 代入解析式即可。但在实际情况 下, 相对于来袭武器的破坏半径, 把阵地看作点目标必然引起很大的误差。所以, 本文拟用层次分析法对阵地 这个系统进行可能受到攻击的目标分类, 按各分项指标的重要性得出系统的生存概率-Probability of survival for the position calculation,
03
- 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
HaarTraining
- OPENCV训练过程的说明文档， 在样本创建；训练分类器；利用训练器进行目标检测作了操作说明 源程序在安装OPENCV时，自带apps\HaarTraining-OPENCV training process documentation, created in the sample training classifier the use of training devices for target detection was made in the installation inst
Recognition
- 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
xiangsidu
- 遥感图像的多光谱目标识别，相似度方法实现分类-The multi-spectral remote sensing image object recognition, similarity classification method
IJCV01-Oliva-Torralba
- 著名的GIST描述子，广泛用于目标识别，分类等-Well-known GIST descr iptors are widely used in target identification, classification, etc.
20080111
- 有关图像的目标识别："给出一种基于特征分类辨识的合成孔径雷达图像目标检测方法#用恒虚警和扩展分形方法对3&E图像进行目 标检测后用面积和峰值能量比算子辨识目标和背景杂波!去除一部分虚警!用小波域主成分分析对每个检测窗口内的图 像提取特征向量!用支持向量机对提取得到的特征向量进行分类!辨识目标和背景杂波!完成目标检测#使用&K?3数 据对该方法进行验证和分析!实验结果表明!经过特征分类辨识后!在检测率不变的情况下!虚警数目显著降低# -Related to the image ta
MILL
- 模式识别中，多标签标记中的经典代码，主要用于场景分类，目标识别，结合svm和boost算法对自然场景进行分类，真的很不错，看看吧-Pattern Recognition, multi-tagged in the classic code, mainly used for scene classification, object recognition, combined with svm and boost the natural scene classification algorithm,
Data_fusion_Fisher_theroy
- 针对多个特征指标的多传感器数据融合问题，将Fisher理论和多数投票法相结合进行数据融合来增加识别率。该方法首先通过Fisher理论得到多个判别函数，然后通过多数投票法继续对得到的判别进行分类得到最后的识别决策。该方法适合多个特征目标识别，计算简单。易于实现-Indicators for multiple features multi-sensor data fusion problem, Fisher majority vote of the Combination of theory and
MATLAB
- 优化问题分类：（非）线性规划、整数规划、0-1 规划、（多）目标规划、（与时间有关的）动态规划、（系数是随机变量的）随机规划。 -Optimization problem categories: (non-) linear programming, integer programming ,0-1 plan, (multiple) goal programming, (and time-related) dynamic programming, (coefficient is a random
Tracking
- 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.
TargetClassfication
- 这是关于目标分类的典型文章，对初学者有很大的好处，可以很快了解目标分类。-This is a typical article about the target category, there are considerable benefits for beginners, you can quickly understand the target classification.
ji
- 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、目 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。根 列图像的背景情况可以将运动目标检测划分为静态背景下运动目标检测 态背景下运动目标检测，本章主要研究静态背景下的运动目标检测算法。 -Moving target detection is the lowest level of video surveillance systems, is the target tracking, target clas
ji
- 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
anlujingdutu
- 源代码是主要是用于目标分类时按路径分别读取训练集和测试集图像进行特征提取或其他操作的。-Source code is primarily used for target classification, were read by the path the training set and test set of image feature extraction or other operations.
human
- 人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程：1)运动检测；2)运动目标分类；3)人的跟踪；4)行为理解与描述-Visual human motion analysis system for the processing of general compliance with the following: 1) motion detection 2) moving target classification 3) human tracking 4) understand and describ
music
- 原创_平面圆阵的多目标分类（music）算法-original_ Planar circular array for multi-objective classification (MUSIC) algorithm
CODE
- 1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。 参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005 2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割 参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》 C. Rother 2004 3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码 4 虹膜识别程序
FACE-RECOGNITION
- 此文的目的有三个：第一，当地连续均值量化变换特征是提出照明和传感器敏感操作在目标识别上。其次，注册稀疏Winnows网络分割，提出了加快原分类。最后，特点和分类相结合对于正面人脸检测任务。检测结果列 为MIT + CMU系统和BioID数据库。关于这人脸检测器，接收器操作特征曲线BioID数据库产生最好的结果公布。对于结果麻省理工学院的中央结算系统+数据库相当于国家的最先进的脸探测器。一个人脸检测算法的MATLAB版本可以从http://www.mathworks.com/matlabce
Context-based-object-categorization
- 英语文献：基于上下文的目标分类：一个关键性的概述。简单易懂-English literature: Context-based target classification: a critical overview. Straightforward