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measure
- 一种基于视频图像的道路检测方法，含有检测与跟踪算法，里有源代码
MotionDetection
- 视频图像中的人脸的检测与跟踪的源程序代码
ObjectExtract
- 做是人行为检测的，第一步是从视频中跟踪人，然后去除背景。此程序是基于均值的背景减除（目标跟踪）。
视频检测
- 用于实现基于图像视频的运动目标检测与跟踪
TrackandID用质心跟踪
- 该程序利用OPENCV来获取视频帧,并通过帧差来检测运动车辆和跟踪.
motion
- 这是关于运动视频处理的电子书，包含了运动检测和跟踪的算法理论知识-This is the video processing on the movement of e-books, includes a motion detection and tracking algorithm theoretical knowledge
VideoProcess
- 关于视频的课件，内容全面，包括：视频的各种编码，目标检测，目标运动估计，目标跟踪，视频建模等。-On the video courseware, comprehensive, including: a variety of video encoding, target detection, target motion estimation, target tracking, video modeling.
nkde
- 视频跟踪检测 背景核密度估计建模，欢迎指正，-Detection of the background video track modeling kernel density estimation, please correct me, thank you
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- 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
face-detection-and-tracking
- 基于adaboost和mean-shift视频中的人脸检测与跟踪识别-face detection and tracking recognition of videoBased on adaboost and mean-shift
face-detection-and-tracking
- 基于AdaBoost和mean-shift视频中的人脸检测与跟踪识别-Based on AdaBoost and mean-shift video of face detection and tracking recognition
pencil
- 背景为白纸，一支笔划过，检测出结果图。 应用：可以监视一个空教室里的人员出入，当有人进入时，此人就会被跟踪（用矩形框框起来），可利用来进行报警等等，同时将他进入的过程用视频保存。-The background is white, one stroke over the detected results Figure Applications: an empty classroom personnel can monitor access, when someone enters, thi
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- 为实现教室监控视频中多目标智能跟踪，研究提出了一种基于前景检测修正和梯度特征的改进型ＣａｍＳｈｉｆｔ算法。该算法利用收敛速度分段分区可调的背景重建算法对视频序列进行背景重建与前景检测。综合考虑了前景检测结果，图像 梯度和颜色特征，进行ＣａｍＳｈｉｆｔ目标跟踪。该算法能自适应调节梯度与颜色特征融合比例，对强光有一定的抑制作用。开发了实验软件，仿真结果表明了所提算法的有效性，为解决教室照明用电浪费问题提供一个可行的解决方案。-Surveillance video in the classroom
matlab-with-traffic
- 对实时视频数据做二值化处理，实现目标分离跟踪检测，实现计数。通过对目标特征点连续多帧跟踪，利用最小二乘法实现测速。-traffic 凑难听
target-tracking-python
- 在一段视频中，视频可输入，用鼠标划出一个举行窗口，圈出对应的目标物体 检测该物体特征，并跟踪目标的移动，画出轨迹。-target tracking
基于帧间差分法的视频目标检测系统
- 运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测，一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点，是整个计算机视觉的研究难点之一"。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用，所以能否将运动物体从视频序列中准确地检测出来，是运动估计、目标识别、行为理解等高层次视频分析模块能否成功的关键。