运动目标检测和跟踪是计算机视觉的核心技术。本文对meanshift算法，作详细的介绍。
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在智能监控系统中,视频运动目标检测是目标分类和行为理解的基础。由于视频背景的复杂性,考虑检测问题中能量函数的全局优化,提出了基于典型相关的树加权置信传播(TRW)算法用于视频运动目标检测。算法首先将视
使用Mumford-Shah模型进行运行目标检测以克服常规算法的缺点。利用改进的水平集算法,使算法能够快速收敛。为达到实时性的要求,利用多分辨方法进一步提高算法的速度。使用改进的区域生长算法进一步准确
针对传统Vibe运动目标检测算法提取的目标存在Ghost区域、并且在目标有阴影时检测出的前景区域存在阴影的问题,本文提出了一种结合快速初始化背景建模和阴影去除的Vibe运动目标检测算法。首先采用改进的
复杂场景下贝叶斯判决运动目标检测方法，常敏，黄治同，运动目标检测是智能视频监控系统中的重要组成部分，是后续跟踪、识别乃至高层语义提取等处理的关键基础。本文针对基于贝叶斯判决
低信噪比图像中运动点目标的检测方法.图像中点目标的检测是目前比较活跃的研究领域,它在制导、天文观测、遥感等学科中有着重要的应用价位.
本文详细探讨了合成孔径雷达中运动目标的检侧问题,分析了运动目标成像的数学模型,推导出求取运动目标速度的数学表达式通过分析和比较,采用技术压用于运动目标的粗略检侧,然后用以对抑制固定目标之后并经预处理的
视频中运动目标的检测标记 MATLAB 检测交通视频中运动目标的程序设计
对于红外传感器来说,当距目标很远时,目标在成象平面上仅占一个或几个象素,且接收到的信号很微弱。一由于点目标象素少,无形状特征,信噪比低,如何正确检测出目标就是一个值得研究的问题。本文首先对于这种检测问
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