在介绍运动检测以及光流的基本概念的基础上引出基于光流方程的两种常用的图像分析方法--梯度法、块匹配法;通过对光流法在红外图像序列的运动目标检测、活动轮廓模型以及医学图像处理方面的应用来阐述这两种光流法的优缺点进行分析从而得出光流法在运动图像识别领域具有较大的优势,最后对光流法在未来其他领域的应用提出展望。
上传时间: 2013-10-31
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基于图形处理器单元(GPU)提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT(基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换)算法提取图像匹配特征点的基础上,优化随机采样一致性算法(RANSAC)剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点,运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况,实现了动态背景下的运动目标检测,通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。
上传时间: 2013-10-09
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介绍了一种多运动目标检测算法及序列图像的仿真效果,同时对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记袁最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标。关键字 多运动目标 跟踪 序列图像 连通成分标记
上传时间: 2013-10-29
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检测运动物体需要无运动物体的背景图像,所以,首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图,从背景图像中分离目标像素,获取目标的质心坐标,并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础,对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定,该算法计算简单,计算量小,其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码,并且设计了跟踪运动车辆的控制界面,方便了实时监控。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间: 2013-11-12
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实际应用中所采集的大多是彩色序列图像,研究彩色序列图像的人脸检测和识别有特别重要的意义. 文中对彩色序列图像的人脸检测和识别进行了深入的研究和探讨,在综合了国内外计算机视觉和人工智能领域先进理论 和技术的基础上,开发了一个完整的人脸检测和识别系统.在系统实现过程中,提出了以下一些创新性的概念、 方法和系统结构.关 键 词:人脸检测 人脸识别 肤色分析 运动分析 支撑向量机 主成分分析
上传时间: 2014-01-22
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人运动的视觉分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测,跟踪,识别人并对其行为进行理解与描述
上传时间: 2016-06-24
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用一观测器从t=1秒开始对一个运动目标的距离进行连续地跟踪测量,假设观测的间隔为一秒钟,雷达到运动目标之间的距离为S(t)(1) 统计特性的初值为 (2)观测误差是与和均不相关的白噪声序列,并且有 (3)观测数据存放在附加的文件中(单位:m)。 要求:分析上述对象,建立系统模型,构造卡尔曼滤波器,编程计算,求: (1) 距离S(t)的最佳估计及估计误差, (2) 距离S(t-5)的最佳平滑及估计误差, (3) 距离S(t+5)的最佳预测及估计误差, (4) 对结果进行分析讨论。
上传时间: 2014-01-13
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数字时间序列分析
上传时间: 2013-07-18
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运动控制系统
标签: 运动控制系统
上传时间: 2013-04-15
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进给运动的控制 ppt版
标签: 控制
上传时间: 2013-07-05
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