头肩的定位检测采用了Haar特征和HOG特征的层级分类方法，并根据头肩的对称性特点，提出了一种称为Joint HOG的组合型特征。通过Haar分类器滤除大部分负样本后，接着用HOG进行精细的验证从而得到头肩目标框。实验表明，本文的方法取得了80%~90%的准确率，并且完全可以用于实时处理。
上传时间： 2013-11-13
上传用户：weareno2
该软件用于研究周期信号的混沌检测，通过Duffing方程，检测极微弱信号，非常有用。
上传时间： 2015-07-02
上传用户：h886166
灰度空间共现矩阵(SGLD)是著名的提取目标纹理的特征，已经成功地应用于人脸检测等计算机视觉中。大家可研究此MAtlab代码，在实用中转化为C代码使用。
上传时间： 2014-09-02
上传用户：Ants
机动目标的跟踪问题一直是人们研究的重点，实现机动目标精确跟踪，首要解决的问题就是使所建立的目标运动模型与实际的目标运动模型匹配。目前常用的有多模型(MM)，交互式多模型(IMM)，切换模型等。多模型方法就是对一组具有不同机动模型分别进行Kalman滤波，最终的参数估计是各滤波器估计值的加权和；在多模型基础上，Shalom提出了交互式多模型方法，这一方法对无序目标的机动检测，显示了更好的鲁棒性和跟踪的稳定性；切换模型则是分别建立机动和非机动运动模型，利用机动检测实现在这两个模型之间的切换。一般来说，交互式多模型的跟踪性能较好。
标签： 机动
上传时间： 2013-12-14
上传用户：maizezhen
从人流统计的实际工程出发,实现了基于计算机视觉的人体运动检测及跟踪系统,采用“差影法”滤掉静止帧,使用自适应的一阶递归滤波及帧差法提取运动区域,并通过数学形态滤波的开运算和闭运算改善运动区域提取效果。实验结果证明本运动跟踪方案处理简单高效 、抗噪能力强,可以完成复杂背景下运动目标的实时性检测与跟踪。
上传时间： 2014-11-29
上传用户：梧桐
项目名称：测量放大器 压缩包里面含有设计测量放大器的c源程序（开发环境为keil），目标代码（可直接烧入AT89S52芯片运行），电路原理图等。 源程序含有软件模块：4×4矩阵键盘扫描，led显示，可编程信号衰减。 硬件模块：采用医学生理信号检测仪器的前置放大器的结构，可放大极其微弱信号，譬如毫伏级心电信号。在此基础上加入可编程衰减器。 实现功能：通过按键输入微弱信号的放大倍数，可以相应放大微弱信号。设置倍数时，有四个LED显示倍数，按“千”，“百”“十”，“个”顺序设置，待设置的位会闪烁等待设置。放大倍数为1～1000倍。，譬如可以把1mv的微弱电压放大至1v，误差小于0.3％。用到的芯片有at89s52，ADC7520，opa177,74ls245,74ls138等。纯属原创。
上传时间： 2016-04-24
上传用户：FreeSky
采用 CAMSHIFT 算法快速跟踪和检测运动目标的 C/C++ 源代码,该运行文件在VC6.0环境下编译通过，是一个 stand-alone 运行程序，不需要OPENCV的DLL库支持。在运行之前，请先连接好USB接口的摄像头。然后可以用鼠标选定欲跟踪目标。
上传时间： 2016-08-25
上传用户：banyou
void InitGoertzel(void) 作用：初始化算法参数 用法：采用算法进行检测前执行一次，如果需要改变参数，调用SetParameter() float CGoertzel::GetMagnitude(unsigned char * sampleData, int length) //算法主接口 作用：对采集下来的音频数据用算法处理，返回一个结果 参数：sampleData－音频数据缓冲地址指针； length-缓冲区尺寸(音频数据数量),字节数； 返回值：返回算法结果。 void SetParameter(DWORD set_SampleRate, DWORD set_TargetFreq, DWORD set_BlockSize) 作用：设置算法参数； 参数：set_SampleRate-音频数据抽样速率； set_TargetFreq-目标信号频率； set_BlockSize－算法数据块尺寸(采样点)； 用法：调用本函数后，需要调用一次InitGoertzel(void)才会生效
标签： void InitGoertzel 算法 初始化
上传时间： 2016-09-20
上传用户：sssl
针对夜间动态背景下的行人检测中分割算法受光照条件影响大、误识别多等问题，提出双阈值分割算法和以多目标跟踪为核心的算法框架。新的分割算法解决了行人亮度分布不均时的分割问题，同时在新的框架下可以综合多帧的处理结果进行综合判断，通过将基于支持向量机的识别算法和多目标跟踪算法的融合，降低了系统的计算量，且比一般的系统具有更高的识别率。
上传时间： 2016-09-21
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清华大学出版社出版的《数字图像处理实训教程》一书以提高动手能力为目标，用生动的文字和直观的图像引入数字图像的基本概念，结合编程实训介绍数字图像处理的基本方法，包括数字图像的表示和存储、数字图像几何变换、噪声去除、边缘检测、Hough变换、频域变换、windows图像应用系统设计，热传导方程在图像处理中的应用、纸币识别系统设计等，每章都讨论详细，结合实际编程展开，并附有源代码和处理结果。本书适用于理工类大学本科教学、自学者、研究生。本书特别适合数字图像处理入门教学。 包含本书的所有源代码及ppt
上传时间： 2016-12-05
上传用户：maizezhen
