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搜索资源 - moving target classification
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这是一篇有关运动目标分类的英文文献。这篇文献以离散度作为分类特征，利用时间一致性，提高了分类性能。内容也不是很深奥，相信对初学者有较大的帮助。-This is an article on the classification of moving targets in English literature. This dispersion in the literature as the classification features, use of time consistency, impro
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O.Javed and M.Shah. 《Tracking and object classification for automated surveillance》.
这篇英文文献是有关运动目标检测跟踪及其分类的文章。该文利用“人体运动的周期性”，把运动目标分为人、人群、机动车。具有较强的参考价值。-O. Javed and M. Shah. " Tracking and object classification for automated surveillance" .
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Q. Zhou, J.K. Aggarwal. Tracking and Classifying Moving Objects from Video. 这篇文章另辟蹊径，利用“紧凑度值的变化、运动方向的变化”，区分人、人群、机动车。达到良好的分类效果。是运动目标分类领域的好文章。-Q. Zhou, JK Aggarwal. Tracking and Classifying Moving Objects from Video. This article open a new path, by us
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真实场景下视频运动目标自动提取方法.主要的研究内容包括运动物体检测，分类和跟踪，研究成果可以广泛地应用在交通管理系统，视频监视系统和军事目标跟踪系统，同时还可以应用在基于内容的视频数据压缩编码中。-Real video scenes under the automatic extraction method of moving targets. The main content includes moving object detection, classification and tracki
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提出了一种室内静止摄像机条件下的运动目标检测和阴影抑制方法。该方法采用一种自适应的背景估计方法来实时更新
背景,用基于概率分类法检测运动目标,并在联合HMMD色彩空间和光度特征来抑制阴影之后,用Sobel边缘检测来修正运动目
标。实验结果表明,该方法能够有效地检测运动目标和抑制阴影。
-An indoor stationary camera under the conditions of moving target detection and shadow suppression m
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運動識別
在摄像机监视的场景范围内，对出现的运动目标进行检测、分类及轨迹追踪，可应用于各种监控目的，如周界警戒及入侵检测、绊线检测、非法停车车辆检测等。-Movement Recognition ' scene in the scope of surveillance cameras, the emergence of the moving target detection, classification and tracking, monitoring can be applied
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运动目标检测是整个视频监控系统的最底层，是目标跟踪、目标分类、目
为理解等的基础，因此运动目标检测是视频序列图像处理的关键环节。根
列图像的背景情况可以将运动目标检测划分为静态背景下运动目标检测
态背景下运动目标检测，本章主要研究静态背景下的运动目标检测算法。
-Moving target detection is the lowest level of video surveillance systems, is the target tracking, target clas
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运动目标检测是整个视频监控系统的最底层，是目标跟踪、目标分类、
标行为理解等的基础，因此运动目标检测是视频序列图像处理的关键环节。
-Moving target detection is the video surveillance system, the bottom is the target tracking, target classification, and so on the basis of standard behavior understanding, so vide
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人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程：1)运动检测；2)运动目标分类；3)人的跟踪；4)行为理解与描述-Visual human motion analysis system for the processing of general compliance with the following: 1) motion detection 2) moving target classification 3) human tracking 4) understand and describ
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4篇文章：Multiple Object Tracking Using K-Shortest Paths Optimization；Moving target classification and tracking from real-time video；高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用；基于特征迹的密集多目标自适应视频跟踪-4papers:Multiple Object Tracking Using K-Shortest Paths Optimization；Moving ta
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计算机视觉是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。作
为计算机视觉研究的一个分支—运动目标的检测与跟踪，就是对视场内的运动目
标，如人或车辆等，进行实时的观测，并在此基础上对被观测对象进行分类，然
后分析它们的行为。近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过
渡到对动态图像序列的研究上面，这方面的典型应用包括自动化的视频监控系
统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频
图像中的
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背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
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采用核费舍尔鉴别准则做的静态背景的运动目标分类-Fisher discriminant make use of nuclear static background moving target classification
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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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针对成像平台运动情况下的运动目标检测问题，提出了一种从特征点稀疏运动场估计到运动分类的目标检测算法。
首先通过快速特征点检测与跟踪恢复出图像稀疏运动场；然后依据特征点之间运动一致性关系实现属于同一运动模式的特征
点分类，根据分类得到的各组特征点计算场景图像重建误差，剔除重建误差最小的特征点组，实现对前景目标的检测。仿真实
验对该算法在复杂场景中检测运动目标的有效性进行了验证。-】In order to detect target in the background motion vi
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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