搜索资源列表
ResearchOnKeyTechnologiesOfRobustFaceTrackingSyste
- 鲁棒人脸跟踪系统学位论文；提出了一种两阶段的光照均衡的方法来消除单幅图像中的各种阴影包括模糊阴影，投射阴影等 根据快速的Adaboost 训练框架，本文提出了一个实时的鲁棒人脸检测算法 提出了一种基于在线实值boosting 的方法来处理人脸在跟踪过程中发生的外貌变化；实现了一个基于以上模块的完全自动化的人脸跟踪器-Robust Face Tracking System dissertation proposes a two-stage light-balanced approach to t
lw_11
- 主要功能是车辆定位，阴影检测，对于高速公路的照片处理 ，适合于阴影比较多的图像-The first function is to the car,detect the shade ,deal with the picture which on the highway.the picture have some shade.
shadow4
- 提出了一种用于运动阴影检测的Boosting判别模型.这种方法先利用Boosting在不同的特征空间来区分前景和阴影,然后在判别随机场(DRFs)中结合前景和阴影的时空一致性,实现对前景和阴影的分割.首先,差分前图像与背景图像得到颜色不变子空间和纹理不变子空间 然后在这两个子空间上应用Boosting来区分前景和阴影 最后利用前景和阴影的时空 一致性,在判别随机场中通过图分割的方法准确地分割前景和阴影 -A new method for the detection of movement
shadow5
- 分块的阴影检测方法：将每帧图像进行合理的分块,并且采用基于梯度的方法对运动区域边缘的小块进行合并。对每个小块根据阴影区域和对应的背景区域之间具有较强的结构相似性和色度近似性的特点进行阴影检测。 -The shadow of block detection method: The image of each frame block reasonable and based on the gradient method of movement of the edge of the small r
shadows
- 简述不同的阀值策略对于图像阴影的检测，还有他们之间不能的效率和应用场合-Image diff erence threshold strategies and shadow detection
1
- 在基于视觉检测方式的泊位自动引导系统中,从序列图像中提取泊位飞机,检测泊位飞机的阴影区域,是泊位系统实现的关键。基于高斯混合模型的背景分割算法被广泛应用于静态背景分割中,但是该算法在处理高分辨率图像时,算法实时性显著下降 分割体积大而且运动缓慢的物体时,容易产生“拖尾”现象 不能检测出运动物体的阴影区域。为此提出了基于分层图像的改进高斯混合模型背景分割算法,有效地克服了算法实时性差和“拖尾”现象。在此基础上,提出了基于色彩特征和区域特征相结合的阴影检测算法,利用部分空间约束信息,检测出运动物体的
agsdg54
- 分析了国内外图像阴影边缘检测方法的不足,提出一种基于粗糙集理论的边缘检测新方法,阐述了利用粗糙集条件属性和边缘点梯度等特点对图像边缘点进行分类以及提取阴影边缘的方法,通过实验验证了边缘检测效果。 -Has analyzed the domestic and foreign image shadow marginal check method insufficiency, proposed that one kind based on the rough collection theory s
09-DetectingPhotographiccompositesusingshadows
- 09年，通过阴影来检测图像伪造 FRAID-09-DetectingPhotographiccompositesusingshadows
zhenchafa
- 使用帧间差分法进行运动目标检测，内含两组测试图像和测试结果，分别为bmp和jpg格式，并且有详细的使用说明。郑重说明：本程序对阴影处理效果不佳，但思路清晰明了，适合初学者参考。-Frame difference method using the moving target detection, containing two sets of test images and test results, respectively, bmp and jpg format and detailed ins
TESTView
- 阴影检测，遥感图像阴影检测复杂场景图像的阴影检测-Shadow detection
DetectMov
- 基于背景差分法的是视频运动目标检测，该算法包含背景差分核心算法以及滤波处理阴影处理等后续图像处理-Background subtraction is based on video motion detection, background subtraction of the algorithm contains the core algorithm and the filtering processing, the shadow of the follow-up image processing
Shadow-Removal-
- 《视频监控系统中运动目标检测的阴影去除方法》可以用于交通监控中图像处理阴影去除，对于学习阴影去除算法的学者有很大帮助。 -Approach for Shadow Removal of Moving Object Detection in Surveillance System
object-detect-and-recogonise
- 以混合高斯模型为基础，利用背景差分法获得目标图像并有阴影检测的方法进行目标检测-The Gaussian mixture model based on the use of the background difference method to obtain the target image and a shadow detection method for target detection
sdfkjasdf
- 图像视频基于主成分分析的运动阴影检测算法-Image and Video Moving shadow detection algorithm based on principal component analysis
hsv_file
- 本代码主要是基于HSV的阴影检测及消除，分别提取前景及背景图像，进行色彩空间转换。HSV空间类似人类感觉色彩的方式，可以更加准确地识别阴影，并保持在计算上简单。-This code is mainly based on the HSV shadow detection and elimination, extract the foreground and the background image, respectively, for color space conversion. HSV spa
gaosi
- 针对现有运动目标检测算法不能很好去除阴影的问题, 在利用混合高斯模型进行目标检测的基础上, 提 出了一种有效的阴影抑制算法。该算法充分考虑了系统噪声和背景模型误差, 并用高斯分布的方差信息估计背景模 型误差, 然后用误差估计值来修正阴影模型, 进而实现阴影抑制。实验结果表明 该阴影抑制算法不受光线强弱、 图像质量、目标大小的限制, 具有较强的适应性, 可以更有效的抑制阴影对运动目标检测的影响。-algorithm h
Shadow-Detection
- 阴影检测,基于OpenCV用于对图像中阴影的检测-Shadow detection, OpenCV for image shadow detection
hsv_shadow
- 基于阴影形成的原理及阴影区域的特点，研究阴影区域的特征表示方法； 基于阴影区域特征设计或改进阴影检测方法，检测出户外图像中的阴影区域； 在检测出阴影区域的基础上，研究阴影去除方法； 编程实现相关方法并进行实验验证及分析。-Shadow detection and removal of single image
MSI-2
- 基于opencv的阴影检测，以亮度图像为基础，基于重建的形态学运算构建出MSI，进而由阈值分割得到效果较好的阴影检测效果(Shadow detection based on OpenCV)
多车道复杂环境下前方车辆检测算法_孔栋
- 基于前方车辆与本车存在安全距离，利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值，形态学处理，利用最小外接矩形框选候选车辆目标，集合车底阴影几何位置等特征验证车辆假设。(Based on the safe distance between the front vehicle and the vehicle, the adaptive threshold method is used to determine the threshold of image gray level segmentation, mo