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- 针对遥控行走机器人,设计完成了一套图像处理系统,用来完成机器人对外界情况进行显示,同时具有跟踪特征物体的功能。介绍了机器人的图像跟踪系统的原理与具体实现方法。
基于SIFT特征目标跟踪算法研究
- 基于SIFT特征目标跟踪算法研究，用sift特征进行视觉跟踪，效果不错，可以看看
给予opencv的VIS视频跟踪
- 该源码是关于运动对象跟踪的算法，主要实现了高斯背景建模，全局运动补偿（SIFT特征和RANSAC算法），运动对象检测，对象跟踪算法（Mean Shift，Particle Filter等），对象特征提取（轨迹，大小，起止帧等），同时，程序基于VC2008+OpenCV开发，实现了对话框式的程序界面，效率高。
基于粒子滤波的小波特征跟踪方法研究.rar
- 基于粒子滤波的小波特征跟踪方法，与传统的“峰值”跟踪方法不同，粒子滤波具有“多峰”的跟踪形式，具有较强的抗局部遮挡能力
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
多特征目标跟踪文献
- 多特征目标跟踪相关文献
基于灰度特征的meanShift跟踪程序
- 基于灰度特征的meanShift跟踪程序，自己编写 易懂 可运行-Based on the characteristics of meanShift gray tracking program, I have written and easy to understand to run
SIFT_VC opencv下的图像sift特征提取以及匹配跟踪识别
- opencv下的图像sift特征提取以及匹配跟踪识别-opencv image under sift recognition feature extraction and matching track
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- 人脸视频图像编码是近年来图像编码领域里的一个研究热点问题,它在通信、互联网等方面有着广泛的应用前景。人脸图像编码的研究包含很多子问题,主要的三个方面为:精确的人脸目标定位算法,实时的人脸目标跟踪算法和高效的人脸图像编码方法。本文的主要研究工作在于: 1) 提出帧间差分和背景差分相结合的人脸目标定位算法,在人脸特征选择上,主要使用形状特征,通过椭圆拟合来得到人脸的位置。 2) 采用基于Kalman滤波的运动预测方法对人脸的区域变化进行预测,以此缩小目标可能存在的区域(ROI).-Facial vi
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- 本程序讲解了数值图像边缘检测，特征轮廓提取及跟踪，以及C++实现。-This procedure on the numerical edge detection, contour extraction and tracking characteristics, as well as C++ to achieve.
color_texture
- 在用Mean-shift进行跟踪中，采用颜色与纹理相结合的特征空间-Mean-Shift using features of color combined with texture.
sift
- sift目标跟踪特征点的匹配，检测性能高，匹配效果好-sift target tracking feature points of the match, testing high-performance, match the good results
ObjectDetectionwithHaarlikeWaveletFeatures
- 利用海尔特征来进行目标跟踪，经典，完全实行，非常好-Haier features used to carry out target tracking, classic, fully implemented, very good
hexinchengxu
- ICA特征提取并识别,视频二值化源程序,视频各帧处理源程序,视频跟踪源程序,一个硕士毕设视频手势跟踪识别程序，写在word里-hexinchengxu
Obj_tracking_MAT_code
- 一种基于特征的目标跟踪算法源代码，可直接运行-A feature-based object tracking algorithm source code, can be directly run
20078919473159230
- 运用SIFT算法提取跟踪目标的特征点，对于开发基于SIFT算法的目标跟踪有很大的帮助-Target tracking using SIFT algorithm to extract feature points, for the development of target tracking algorithm based on SIFT great help
motion-tracking-and-implementation
- 目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,日益广泛应用于科学技术、国防安全、航空、医药卫生以及国民经济等领域。实现目标跟踪的关键在于完整地分割目标、合理提取特征和准确地识别目标,同时,要考虑算法实现的时间,以保证实时性。当视频图像中被跟踪目标发生姿态变化,存在旋转或部分遮挡时,简单的灰度模板或者Hausdorff距离匹配一般很难达到实时跟踪目标的要求,出现误匹配或者跟踪丢失的情况,而且跟踪效率较低。Gary R.Bradski提出的CAMSHIFT[1](Continu-ously Adaptive
Python实现聚类融合的目标跟踪算法
- Python实现目标跟踪算法，使用了模板匹配搭配光流法并使用聚类融合实现特征点分类聚合的算法。
基于目标特征的目标识别
- 先对目标进行检测，接着进行目标识别。基于目标的特征对目标进行跟踪。(The target is first tested and then the target is identified. The target is tracked based on the characteristics of the target.)
自适应轨迹跟踪算法
- 自适应（ self-adaptive）是指处理和分析过程中,根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果(Self-adaptive refers to the automatic adjustment of processing methods, processing sequence, processing parameters, boundary conditions or constr