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搜索资源 - scene understanding
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本文作者从1997年开始跟踪研究GE的管理模式，1999年访问了GE美国总部；随后，在 99《财富》论坛上海年会上，他又现场聆听了韦尔奇先生的一席发言。这一切促使他把自己对GE及韦尔奇的许多理解撰写成文，以期对正在走向世界、冲刺“财富500强”的中国企业家们有所启示。-author of this article from the 1997 study began tracking the GE management model, in 1999 the United States visite
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In this tutorial I ll teach you how to use three different texture filters. I ll teach you how to move an object using keys on the keyboard, and I ll also teach you how to apply simple lighting to your OpenGL scene. Lots covered in this tutorial, so
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用来对图像进行分类。Source code for Towards Total Scene Understanding: Classification, Annotation and Segmentation in an Automatic Framework. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2009，Li-Jia Li, Richard Socher and Li Fei-Fei. -Source code for Towards
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一个简单的骨骼动画人物行走的场景，有利于理解骨骼动画的原理-A simple skeletal animation characters walking scene, understanding the principle of skeletal animation
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智能视频监控是利用计算机视觉技术对摄像机采集的视频数据进
行分析、理解，并以此为基础对视频监控系统进行控制。由于单个摄
像机都视野域有限，监控大范围场景时需要使用多摄像机系统。智能
视频跟踪系统中多个摄像机的使用有利于解决遮挡问题，场景混乱、
环境光照突变情况下的运动目标跟踪等问题。 而且基于多摄像机的视
频跟踪在高级人机交互、视频会议、医疗诊断以及基于内容的存储与
检索等方面有广泛的应用前景和潜在的经济价值-Intelligent video surveillance
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基于预计算的交互式全局光照明研究 摘要 全局光照明效果为用户提供了虚拟场景中的物体形状、材质以及相互位置关系的重要信息，从而能够大大提高计算机生成图像的真实感。尽管在很多交互应用中都需要全局光照明效果，但过高的计算代价还是使得其一直局限于离线应用中。近年来，很多研究都试图将全局光照明集成到交互式应用中，例如光照明设计、虚拟现实系统以及电子游戏等等。为了降低运行时的计算开销，以提供交互级的绘制速度，一条主要的思路是引入预计算，并将一部分运行时的计算量前移到预计算阶段执行。 本学位论文研究通过预计算
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作者:Li-Jia Li, Richard Socher and Li Fei-Fei.
将分类 分割 注释结合起来处理场景分析的源代码-Source code for Towards Total Scene Understanding:Classification, Annotation and Segmentation
author:Li-Jia Li, Richard Socher and Li
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我们刚才基本了解了场景的建立过程，而且显示在了屏幕上。在下一节向导中，我们会学习到Alternativa3D工作流中其他方面的知识-So, we just got basic understanding about scene creation process, and showing it on screen. We’ll learn different aspects of Alternativa3D workflow in next tutorials.
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简单是实现了图片场景的加载
人物的移动
魔法效果是释放
大家可以在这个代码上做一些练习来提高自己的技能
1 人物怎么实现自动巡逻系统，不用控制，而是人物自动的按照一个轨迹移动
2 魔法能否连续释放
通过增加和修改深刻的理解代码，最重要的是把简单的功能用活-Simple mobile magic effect of the image scene loading figures to release the code to do some
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斜视角图形引擎的设计
这是讲述斜视角图形引擎的设计原理
目录
1.视角的选择和坐标变换
2.地表的数据组织及滚屏
3.动态地表的实现
4.物体的绘制及遮挡运算
5.复杂的精灵控制
6.让场景更生动
7.深入了解物体精灵
8.精灵的影子处理-Squint angle graphics engine design is about the design principles of the oblique perspective graphics engine
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数字图像处理技术从广义上可看作是各种图像加工技术的总称。它包括利用计算机和其他电子设备完成的一系列工作，如图像采集、获取、编码、存储和传输，图像的合成和产生，图像的显示、绘制和
输出，图像变换、增强、恢复和重建，特征的提取和测量，目标的检测、表达和描述，序列图像的校正，图像数据库的建立、索引、查询和抽取，图像的分类、表示和识别，3D 景物的重建复原，图像模型的建立，图像知识的利用和匹配，图像和场景的解释和理解，以及基于它们的推理、判断、决策和行为规划.-Digital image proce
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自己编的小波图像融合代码 直接matlab可以运行-----------------图像融合以图像作为研究和处理对象，是一种综合多个源图像信息的先进图像处理技术，它把对同一目标或场景的多重源图像根据需要通过一定的融合规则融合成为一幅新图像，在这一幅新图像中能反映多重源图像中的信息，以达到对目标或场景的综合描述，以及精确的分析判断，有效地提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度。其目的是集成多个源图像中的冗余信息和互补信息，以强化图像中的可读信息、增加图像理解的可靠性等。
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应用条件随机场知识对图像进行分割，场景理解。-Application CRFs knowledge of image segmentation, scene understanding.
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一种通用的运动分割框架：独立的、铰接的、刚体的、非刚体的、退化的以及非退化的
相关PPT报告-Motion segmentation of trajectory data has been an essential issue in understanding and reconstructing dynamic scenes. Dynamic scene consists of multiple
moving objects with a static or moving camera
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Scene completion.This is a toy implementation of Scene Completion Using Millions of Photographs for 6.870 Object Recognition and Scene Understanding.-This implementation uses a of 54,000 256x256 images the Oliva lab for which we already have gist-b
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这是用于城市环境下车辆目标跟踪算法，对于公路上录制车辆的视频，能够检测出前方运动的车辆，并进行跟踪。-This is the tracking code that has been used for computing the tracklets
urban scene understanding.
papers: author = {Hongyi Zhang and Andreas Geiger and Raquel Urtasun},
title = {Understandi
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Since most current scene understanding approaches operate
either on the 2D image or using a surface-based representation, they do
not allow reasoning about the physical constraints within the 3D scene.
Inspired by the “Blocks World” work in the
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三维场景理解，用来识别点云中的物体，用来检测。(Three dimensional scene understanding, used to identify objects in the cloud, used to detect.)
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How
to get good feature descr iptors to represent the VHR images
for scene classification is still a critical task for VHR image
scene understanding.
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As mentioned before, the feature fusion is an efficient step
in scene understanding. We proposed to combine between
the outputs of CNN algorithm, where the final features can
effectively represent the scene images
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