基于Joint+HOG特征复杂场景下的头肩检测
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。 ...
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。 ...
ICA/BSS for Wireless Communication first-Order Differential Beamforming and Joint-Process Estimation for Spatial Source Separation 一篇论文....
JVT-T206 contains the reference software of the Joint 4:4:4 Verification Model (JFVM) 4 in the directory JVT-T206_jfvm_1_11 as described in JVT-T205...
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Draft ITU-T Recommendation and Final Draft International Standard of Joint Video Specification(ITU-T Rec.H.264 | ISO/IEC 14496-10 AVC) H.264编码标准,主体部分...