搜索资源列表
One-Shot_learning_of_object_categories_PAMI2006.ra
- One-Shot Learning of Object Categories PAMI2006关于面向目标分类的重要论文。 主要解决在很少几个样本图像情况下,如何对目标图像进行新类学习的方法研究。
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。这几篇文章将重点从此四个方面回顾人运动分析的目前发展水平和常用的处理方法,并对研究难点及未来的发展趋势作了较为详细的分析。
873125video_demystified
- 智能视频分析,目标检测,物体分类,需要来下载-video analysis
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,
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.
7788
- 大名鼎鼎的方帅的博士学位论文---目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下:首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特
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
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.
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
Advances-in-Human-Motion-Analysis
- 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
HOG
- 为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类, 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法.利用背景减法提取运动目标前景区域, 并识别出潜在候选运动目标.利 用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征, 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征. 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机, 实现多类目标的准确分类. 通过在不同视频序列上的实验验证, 提出的算法对运动目标进行较好地分类, 而且在运算速度方面较传
PR2
- 实现基于OpenCV的SVM目标分类,SVM提取目标跟背景-object classification based on SVM
1xy7z.ZIP
- 听觉外周计算模型在水中目标分类识别中的应用Peripheral auditory model in underwater target classification application-Peripheral auditory model in underwater target classification application
sift_LDA
- 利用LDA对目标SIFT特征进行降维,实现目标分类-LDA to reduce the dimensionality of the target SIFT features to achieve the target classification