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MotionDetection
- 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
HumanMotionDetection
- 从人流统计的实际工程出发,实现了基于计算机视觉的人体运动检测及跟踪系统,采用“差影法”滤掉静止帧,使用自适应的一阶递归滤波及帧差法提取运动区域,并通过数学形态滤波的开运算和闭运算改善运动区域提取效果。实验结果证明本运动跟踪方案处理简单高效 、抗噪能力强,可以完成复杂背景下运动目标的实时性检测与跟踪。
renti.rar
- 人体识别，运动区域提取，边缘检测，轮廓提取，,Human recognition, motion area extraction, edge detection, contour extraction,
Tracking_and_Object_Classification_for_Automated_S
- O.Javed and M.Shah. 《Tracking and object classification for automated surveillance》. 这篇英文文献是有关运动目标检测跟踪及其分类的文章。该文利用“人体运动的周期性”，把运动目标分为人、人群、机动车。具有较强的参考价值。-O. Javed and M. Shah. " Tracking and object classification for automated surveillance" .
paper
- 运动物体检测，模式识别，人体行为识别，实时的，核心英文论文6篇-Moving object detection, pattern recognition, identification of human behavior, real-time,
Measure-for-Human
- 人体运动参数检测是生成人体运动计算机仿真演示和控制拟人机器人运动的主要手段。近年来针对这 种检测方法国内外研究人员展开了广泛的研究。本文介绍了基于模型的人体运动参数检测方法的研究现状, 为人 体仿生学和拟人机器人等领域的科学研究提供依据-Mea sur e for huma n mo tio n par ameter s is a main method to g ener ate computer simulatio n o f human mot ion and t o co n
in-the-Nursing-home
- 随着社会的发展以及医疗技术的不断进步，当今社会已经进入老龄化社会。老年人摔倒发生率高，后果严重，这已经成为了一个严重的社会问题。通过科学的手段有效地检测和预测老年人摔倒，从而降低其所带来的危害，已成了国内外研究的热点。但是，国内外目前对人体摔倒等运动状态识别的研究成果尚不成熟，有许多关键问题亟需解决。-With the development of the society as well as the medical technology, fall accident of elders is
人体运动检测数据
- 在研究人体运动检测时，首先需要用HOG算子提取各动作姿态的特征，然后才能选择合适的分类器进行分类。这是一些可以直接用的数据，希望有帮助。
KTH-running
- 这是用于人体运动检测的数据，用HOG算子提取的数据，主要是跑的姿势，希望对进行人体运动姿态检测的人有帮助！
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- 讲述了基于人体关节点的步态识别技术。步态识别是指根据人走路的姿势及动力学特征来识别人的身份，包括人体运动目标检测、特征提取和分类识别三个过程。本文在对各种步态识别算法进行了详细研究的基础上，对核心环节暨特征提取过程进行了主要研究，提出了相应的新的改进算法。-Gait recognition is defined to identify the identity of the person as the way peoplewalk and kinetic characteristics.I