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学习opencv图像处理中人体目标跟踪的一些很有用的资料，主要是讲camshift,meanshift和高斯混合模型。-Learning opencv image-processing for target tracking in the human body a number of very useful information, mainly speaking camshift, meanshift and Gaussian mixture model.
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使用增量学习算法进行目标跟踪，在和环境变化情况下仍然有很好的效果-Using the incremental learning algorithm for target tracking, and environmental changes in circumstances still have a good effect
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Video object matching across multiple independent views using local descr iptors and adaptive learning文章描述了多摄像机系统下的目标检测与跟踪，和自学习方法。很有参考价值。-Video object matching across multiple independent views using local descr iptors and adaptive learning article d
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动态目标检测与跟踪,用于车辆跟踪的学习参考-Dynamic target detection and tracking, vehicle tracking for learning
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HAUSDORFF算法在夜间车辆跟踪中的应用研究与学习参考-HAUSDORFF vehicle tracking algorithm in the evening of applied research and learning reference
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Nonstationary Channel Estimation
using a Kalman Tracking Filter
卡尔曼滤波算法的一个一个用，可用作 efk学习之用-Nonstationary Channel Estimation using a Kalman Tracking Filter Kalman filter algorithm one by one, and can be used as a learning efk
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人体运动姿态检测与跟踪的视频，可用于运动目标检测与跟踪的学习和理解-Human motion detection and tracking of posture video, can be used for moving target detection and tracking of learning and understanding
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Example OpenCv
// Background average sample code done with averages and done with codebooks
// (adapted from the OpenCV book sample)
//
// NOTE: To get the keyboard to work, you *have* to have one of the video windows be active
// and NOT
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在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时，机动频率越小跟踪精度越
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LK稀疏光流Demo 可以在场景中自动找出关键点并自动跟踪，也可以使用鼠标在指定位置添加关键点，此程序是很好的学习光流的示例。本程序基于OpenCV。-LK Sparse Optical Flow Demo automatically in the scene to identify the key points and automatic tracking, you can also use the mouse to add the key points in the specified lo
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This book takes a very pragmatic approach to learning the Yii Framework. Throughout the chapters we introduce the reader to many of the core features of Yii by taking a test-first approach to building a real-world task tracking and issue management a
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基于粒子滤波器的目标跟踪算法。适合刚开始学习目标跟踪和粒子滤波器的人员。-Particle filter based tracking algorithm. Learning objectives for the beginning of the personnel tracking and particle filters.
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flash鼠标跟踪动画，可用于网页制作和flash代码的学习-mouse tracking flash animation, flash can be used for web page creation and learning code
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智能循迹车，单片机学习开发板一体的学习车，功能丰富，这是电路图-Intelligent tracking vehicles, microcontroller development board one of the study and learning vehicles, feature-rich, this is the schematic
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本书为卡耐基梅隆大学教授Robert T. Collins在中美学术交流会上专门为中国学生做的关于目标跟踪方面的讲座，内容涵盖了template matching, mean-shift, data association等。同时结合了他们实验室的项目经验，讲解内容深入浅出，全力推荐！-Book for the Carnegie Mellon University Robert T. Collins in the United States specifically for academic e
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人脸识别asm模板,提供脸部跟踪和asmlibrary,有助于人脸跟踪和识别的研究-Face of a small program that provides a simple method of face tracking and recognition, help in learning the image content retrieval
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本书从机器学习的角度介绍了基于视觉的运动分析领域的最新算法和系统。-Techniques of vision-based motion analysis aim to detect, track, identify, and generally understand the behavior of objects in image sequences. With the growth of video data in a wide range of applications from visua
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Java人事管理系统源码+论文+答辩PPT，西北农林科技大学信息工程学院面向对象综合试训实习报告，计算机083班毛维静的作品，通过源代码以及文档资料，你将学习和了解：
①加强对员工的管理,形成纽带,以点带线.实现对员工的跟踪与控制,使部门与部门之间加强联系,形成上下一体；
②学会Java程序开发的环境搭建与配置，并在实际运用中学习和掌握Java程序开发的全过程；
③学会在短时间内运用一门语言并用于实际,扩展知识面,加强了调试的能力；
④通过此次开发,了解了
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1. 学习软件缺陷的基本概念；
2. 掌握软件缺陷的生命周期；
3. 掌握软件缺陷的属性及描述的要求；
4. 利用软件缺陷数据库进行缺陷管理；
5. 掌握软件缺陷分析的跟踪和分析方法；
-1. Learning the basic concept of software defect
2. Grasp the life cycle of the software defect
3. Master software defect attributes and des
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一个人体运动识别跟踪的示例程序，里面附带了一个运动视频，运行run.m文件。程序里包含了轮廓提取，跟踪算法，很好的tracking学习程序-A human motion recognition tracking sample program, which comes with a sports video, to run run.m file. The program includes a contour extraction and tracking algorithm, good track
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