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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
imageprocessing
- 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
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- 机器人视觉导航而言，道路识别和表示是一个非常重要的环节，它直接影响到后续的路径规划。该文针对红外道 路图像，提出了基于区域方法的一套处理方案，该方法首先通过分割获得道路区域，利用链码跟踪获取道路边缘的链码。采 用了一种通用的道路模型，然后基于链码以及该道路模型，设计了一种有效的道路边界拟合方法。在拟合过程中，首先依据 一定的准则把链码分为两段，对于每一段再递归执行该分段过程，直到不能分为止，然后用分段直线去描述道路边界。该拟 合算法可以有效地处理直道和非直道的情况。文中给出了相关
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- 路径跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一，为使机器人沿地面彩色引导线自主运动，并能在适时离线执行任务 后自动返航，提出了一种用可编程逻辑器件(CPLD)实现的视觉伺服PID 控制方法。该方法利用图像特征反馈对其所跟踪的 路经进行实时识别跟踪。仿真结果表明，该方法改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度与速度。
基于fpga的二值图像快速标记法
- 摘要：在图像自动目标识别和跟踪过程中，首先对图像目标进行阈值分割提取，得到的二值 图像通常包含多个连通区域， 系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自 动识别。因此，需要对各连通区域块进行分别检测判断，本文采用改进的适合 FPGA 实现 的快速标记算法对各连通域进行检测提取。
人体运动跟踪系统的研究与实现
- 利用图像序列中运动目标的行为特征对其表现的行为进行识别与分析的技术，它可以赋予计算机类似于人一样的观察和理解动态场景的视觉能力
06058517
- 基于VC++的运动检测与数字图象处理系统 采用VC++为开发工具，以Windows作为图像处理运行平台制作的数字图像运动检测系统，以及运动检测系统中运用到的数字图像处理技术及详细步骤。系统实现对一系列图像中的运动目标进行跟踪处理，提取出图片背景，对运动目标进行识别，进而实现对运动目标的跟踪，描绘出物体的运动轨迹。本文还描述了运动检测系统在现实生活和工作当中的应用，如作为监控系统的核心软件，应用到银行、市场等场所中；该系统也可以作为单独的图像处理工具应用，如对电影中一系列图片进行截取分析等。随
CCDdesign3
- 此文档设计主要一个涉及一个算法的研究。相关匹配是目标跟踪和模式识别的一种重要方法。介绍了**)（电荷耦合器件）误差测 量系统的光学原理F针对该测量系统实际情况，提出了用相关算法实现目标位置的测量F 使用自适应相关匹配的方法，实现了对连续视频图像中动态目标的跟踪F 给出了实验结果，并对算法提出了改进的意见。-This document is primarily designed a study involving an algorithm. Correlation matching targe
AdaptiveSkinColorDetection
- 自适应人体肤色检测中的若干关键技术研究 人体的皮肤颜色是人体的一个重要特征，肤色检测被广泛的应用于人脸跟踪、人脸 检测、手语识别、敏感图像过滤等领域中，具有重要的理论研究意义和实际应用价值。 -Adaptive skin color detection of a number of key technologies in human skin color is an important feature of the human body, skin detection has bee
Analysis-on-Moving-Object
- 计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人 工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通 等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类, 研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉 跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
MFC-OpenCV
- OpenCV视频教程,目标检测与跟踪,车辆特征识别,人脸识别,字符识别,特征提取, 图像分割,手势识别,计算机视觉视频教程,opencv基础知识 -OpenCV is released under a BSD license and hence it’s free for both academic and commercial use. It has C++, C, Python and Java interfaces
hough
- 基于OpenCV的hough变换检测图像直线,本代码能够识别焊缝跟踪功能。-OpenCV based hough transform to detect linear image, the code can identify seam tracking.
snap
- 在动态图像中实时捕捉和跟踪到人脸的需求越来越广泛，人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，通过网络将抓拍数据上传至后台人脸分析服务器.-Real-time capture and track a human face in the dynamic image needs more extensive, face recognition using the camera or the camera to capture images or video s
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
视觉检测跟踪
- 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题, 在视频监控、虚拟现 实、人机交互、自主导航等领域, 具有重要的理论研究意义和实际应用价值. 本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以 及典型方法给出了较为全面的梳理和总结. 首先, 根据所处理的数据对象的不同, 将目标检测分为基于背景建模和基于前景建 模的方法, 并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结. 其次, 根据跟踪过程有无目标检测的参与, 将跟踪方法分为生 成式与判别式, 对基于统计的表观建