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为了快速的准确的从背景中检测出移动目标，并正确的确定其位置，提出了移动目标的监控方法-In order to quickly and accurately detected from the background of a moving target, and the right to determine its location, proposed monitoring method of moving targets
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A NEURAL-NETWORK APPROACH FOR MOVING OBJECTS RECOGNITION IN COLOR IMAGE SEQUENCES FOR FURVEILLANCE APPLICATIONS
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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,
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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
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近些年，由于射频技术发展迅猛，应答器有了新的说法和含义，又被叫做智能标签或标签。RFID电子电梯合格证的阅读器（读写器）通过天线与RFID电子标签进行无线通信，可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。典型的阅读器包含有高频模块（发送器和接收器）、控制单元以及阅读器天线。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。RFID是一种简单的
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深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目
前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论，并推
动目标和行为识别的研究，对深度学习及其在目标和行为识别中的新进展给予概述。方法首先介绍深度学习领
域研究的基本状况、主要概念和原理 然后介绍近期利用深度学习在目标和行为识别应用中的一些新进展。结
果阐述了深度学习与神经网络之间的关系，深度学习的优缺点，以及目前深度学习理论需要解决的主要问题。
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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
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This paper advances prior work by proposing a joint learning
framework to simultaneously identify the spatial and temporal
extents of the action of interest in training videos. To get pixel-level
localization results, our method uses dense traj
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运动目标检测是将位置发生改变的物体从背景中提取出来，它是运动目标跟踪、行为识别
和场景描述等技术的基础。运动目标检测的经典方法有光流法、帧间差分法和背景减除法。-Moving object detection is to change the position of the object extracted the background, it is a moving target tracking, behavior recognition
And underlying techno
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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时域差分算法，基于序列图像，快速识别运动小目标(Time domain difference algorithm, based on sequence images, fast recognition of small moving targets)
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