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搜索资源 - moving object scene
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matlab tracking source code to track a moving object on the scene by using centroid and rectangle method,matlab tracking source code to track a moving object on the scene by using centroid and rectangle method
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运 动 对 象检测在面向对象的视频编码、基于内容的检索、安全监控等领域
都有重要用途，特别是在安全监控应用中，运动对象检测是基于视频的安全监
控异常报警任务的关键算法。由于实际监控背景一般比较复杂，例如背景中的
树枝叶晃动、场景照明亮度的变化等都会对运动对象检测造成影响，因此复杂
场景下的运动对象检测不是一项简单的任务。另外，当摄像机运动时，由于图
像背景是不断变化的，进一步增加了运动对象检测的复杂性。-Detection of moving objects in objec
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主要完成的工作是在监控的场景中检测出运动的物体，去除干扰的背景，只留下感兴趣的目标即目标提取。目标提取,运动信息提取,PCA和诊间差分方法。-The major work done to monitor the scene in the moving objects detected, remove the background interference, leaving only the object extraction target of interest. Object extracti
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手持式摄像机在使用时常常会受到使用者有意无意抖动的影响,从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题，尤其是在使用者在一场景中特写或者跟踪某一具体目标时，使用者通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想。
为了解决这一问题，我们需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。
手持式摄像机捕获的视频通常都会受到抖动的影响，这严重的影响视频的主观效果。
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There are two main contributions in this paper. The first is to propose a joint random
field (JRF) model that extends CRF by introducing auxiliary latent variables to
characterize visual scene over time and enhance moving object detection in vide
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extracting background Bit-layer-A method of achieving background is presented
which detect the moving object with statistics from complex
scene. Compared with other methods of achieving image
background, this approach can achieve and update
s
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视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。
如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。一种简单的办法是对所观察到的图片取平均，但这样做也有很多弊端，首先，这种办
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混合高斯模型使用K（基本为3到5个） 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。通观整个高斯模型，他主要是有方差和均值两个参数决定，,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性。由于我们是对运动目标的背景提取建模，因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率 为提高在繁忙
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针对智能视频监控中运动目标的检测，提出了一种基于字典学习的背景建模方法．结合时空域信息对视频中的每个位置进行字典学习来描述场景信息．利用背景频繁出现的特性，将字典中的词划分成描述背景的词和描述前景的词．用字典表达对应位置的结构，并根据字典中贡献最大词的属性对当前位置进行背景判断．根据判断的结果对字典进行实时更新．在公共的视频数据库上与传统的背景建模方法相比较，所提方法可以较好地检测出前景目标．-Intelligent video surveillance to detect moving tar
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用卡尔曼滤波来检测视频中的小运动目标，例子为检测一个运动场景中的乒乓球-Using kalman filter to detect small moving targets in video, example for detecting a movement in the scene of table tennis
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unity引擎中用鼠标移动场景内的物体，加在物体上-Unity engine using the mouse moving objects within the scene, and on the object
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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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The program is based on VS2010 + OpenCV2.4, used in the two picture of the same scene moving object trajectory tracking.The program from the BBN Computer Vision Lab.
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目标检测首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。(object detectWe use statistical methods to obtain the background model, and real-time of the background model is updated to adapt to illumina
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