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搜索资源列表

  1. 一堆关于肤色检测的论文，对做图像识别的筒子们可能有用。

  2. 一种自适应肤色检测算法研究 人体肤色检测的研究现状及发展方向.pdf 基于AdaBoost的肤色检测新方法.pdf 基于HSI空间的肤色检测方法.pdf 基于HSV色彩空间的自适应肤色检测.pdf 基于人体定位和动态肤色阈值的肤色检测算法.pdf 基于彩色图片的人脸检测方法.pdf 复杂背景图像中彩色人脸的检测.pdf 结合知识规则和多分辨率分级模型的快速肤色检测算法.pdf 肤色检测技术综述.pdf 在_r_g_和_Cr_Cb_彩色空间上进行肤色检测.pdf YCbCr空间中一种基于贝叶斯判

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-28
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：mjh1021

  1. 基于支持向量机的复杂背景下的人体检测

  2. 。为了简化SVM分类器的设计及提高机器学习的效率,提出了一 种星形向量表示法用于抽取目标的特征向量,并且用实验方法得到了这种表示法的最优表示。将SVM与ANN进 行比较,并且对不同内积函数的SVM的性能也进行了比较。实验结果表明, SVM的性能要优于ANN,并且采用径 向基函数的SVM性能最好。该方法鲁棒性强,正确率高,解决了复杂背景下运动人体实时检测的一些关键问题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-11
    • 文件大小：429056
    • 提供者：victory1024

  1. 使用帧差法实现车辆检测

  2. 针对在检测交通视频中的运动车辆时，初始背景难以获取、实时的道路背景更新不够准确，以及背 景图像更新速度难以把握等问题。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2009-05-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：szjianwu

  1. 一种基于RGB图像的复杂背景下的运动检测方法

  2. 在计算机视觉领域，人运动的视觉分析的研究具有广阔的应用前景，实时分割出运动的人体是研究起始的关键。然而由于人运动的复杂性，已有的研究方法对运动的人体和背景加了诸多的限制条件。本文提出了一种新的方法该方法不对运动的人体和背景做限制，利用基于彩色RGB图像的背景减除法来获取运动人体目标的提取。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-14
    • 文件大小：221184
    • 提供者：liruige

  1. 实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。-

  2. 实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiaohui203203

  1. 数字图像边缘检测硕士论文

  2. 首先，介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义，历史现状，以及边缘检测的一些基本概念。 然后，分别介绍了经典的图像边缘检测算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等，并通过理论分析和仿真计算比较了他们各自的优缺点及适用性。接着概述了几种新的边缘检测方法，如小波理论、数学形态学、模糊理论等。在本文的第四章里，讨论了基于线性滤波技术的边缘检测算法：Marr-Hildreth方法和Canny算法。 最后，提出了一种基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：jzhang_never

  1. 一种基于Har ris 角点检测的快速瞳孔定位方法

  2. 提出了一种基于灰度投影曲线和Harris 角点检测进行人眼定位的新算法。首先利用原图的垂直灰度投影曲线确定人脸的左右边界,然后利用人脸区域的水平灰度投影确定头顶至鼻子中部的上下边界,最后利用Harris 角点检测算法快速定位瞳孔,精确定位人眼的位置。文章算法成功地将Harris 角点检测算法应用到瞳孔定位中,实验结果表明,该算法不受眉毛的干扰,具有较小的运算量和较高的处理速度,而且定位准确,准确率较高,很好地解决了简单背景下人眼的快速定位问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-23
    • 文件大小：338944
    • 提供者：orsinozhu

  1. 随机共振技术在弱信号检测中的应用

  2. 针对淹没在噪高中的弱信测量．利用随机共振技术进行了信号检测的研宄。论文就非线性系统的结构参数和弱信号及噪声之间的关系进行了仿真研究，并对信号经随机共振处理和没有处理进行检测比较，实验证明了随机共振技术在强噪声背景下弱信号捡删的优越性。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：136192
    • 提供者：amyandlulu

  1. 基于随机共振的不同非线性系统的微弱信号检测性能分析

  2. 从随机共振基本原理出发，分析研究了随机共振应用于强噪声背景下的微弱信号检测问题。由于随机共振是非线性系统(单稳、双稳以及多维多稳系统)中的一种动力学现象，采用不同的非线性系统，因其非线性结构的不同，对微弱信号的检测性能也不同。文章采用Matlab中的Simulink工具进行仿真，比较分析了常用的一维双稳Langevin系统和二维双稳Duffing系统在不同信噪比条件下对微弱信号的检测性能。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：263168
    • 提供者：amyandlulu

  1. 红外小目标检测与跟踪方法研究

  2. 复杂背景中小目标的检测与跟踪一直是监视和告警系统的重要组成部分, 综合该领域近年来的研究成果, 从空间滤 波和时间滤波的角度对现有的红外小目标检测方法进行了简单的概述, 并分析了今后的研究方向。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-31
    • 文件大小：183296
    • 提供者：flysky31534

  1. 提取背景检测运动物体

  2. 利用laplace进行边缘提取，并设置前景和背景区域，实现运动目标的检测。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-12-29
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：yzyq007a

  1. 混合高斯模型的背景检测

  2. 利用混合高斯模型对目标场景进行背景建模，分割出前景与背景。 代码输入：一组图片或一段视频 代码输出：前景与背景分割开的灰度图 环境：linux+opencv+eigen 语言：Ｃ++

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-06-21
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：lsy2530362

  1. 实时背景监控 Matlab

  2. 可以实现视频监控，电脑摄像头实时移动物体监控，对移动进行检测跟踪，使用matlab技术！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-01
    • 文件大小：524288
    • 提供者：wzs583500

  1. 基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪

  2. 厦门大学硕士论文 第二章 视频图像预处理 图像灰度化 图像去噪 图像二值化 图像形态学滤波 第三章 视频前景检测模块的建立 前景检测的基本算法 本课题所用背景检测算法 运动目标框架设计

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-10-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：u010632730

  1. 高斯背景检测遗留物 可执行代码

  2. 高斯背景检测遗留物 可执行代码 需要自己录入视频

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-04-03
    • 文件大小：3072
    • 提供者：wjy0621

  1. Mog2背景检测

  2. 高斯背景检测源码

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-09-30
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：scaler100

  1. 运动物体检测

  2. opencv 更新背景 检测运动物体

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-01-18
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_35692282

  1. 动态背景检测可以参考

  2. 基于背景建模的动态场景目标检测.pdf 基于色斑联合推举的被遮挡运动目标跟踪.pdf 基于位置和速度的点状运动目标Bayes跟踪.pdf 基于隐马尔可夫模型的火焰检测.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-15
    • 文件大小：655360
    • 提供者：nihongyin

  1. ViBe背景检测Demo（Visual Studio 2017 + OpenCV345）

  2. ViBe背景检测Demo，项目由Visual Studio 2017创建，使用 OpenCV3.4.5，如果分数不够联系邮箱devlucoder.com

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-05-08
    • 文件大小：48234496
    • 提供者：qq_20535961

  1. 遗迹右手狄拉克中微子及其对宇宙中微子背景检测的意义

  2. 大块中微子是马约拉纳还是狄拉克粒子，尚待实验确定。 在这方面，最近有人建议在将来的中微子俘获β衰变核（例如，βe + H3→He3）的中微子捕获实验中，检测左旋中微子βL和右旋抗中微子βR的宇宙中微子背景。 （对于PTOLEMY实验而言，+ eâˆ）可能会区分Majorana和Dirac中微子，因为在前一种情况下捕获率是后者的两倍。 在本文中，我们假设惯用的中微子是狄拉克粒子，并且右手中微子γR和左手反中微子βL都可以在早期的宇宙中有效产生，因此我们研究了右手中微子对捕获率的可能影响。 事实证

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：475136
    • 提供者：weixin_38651445
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