目标检测是计算机视觉中一个重要问题,在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来,随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。梳理了目标检测算
运动目标检测算法研究,耿沛,苏小龙,运动目标检测算法的研究是当今图像处理领域的一个热门方向,随着其应用领域的不断扩大,其实用价值越来越得到人们的重视。本文针
运动阴影检测算法研究,郭利生,郭立,运动阴影常被误划为目标造成错误的目标分割和跟踪,所以阴影检测在许多图像监控系统中非常重要。本文研究了传统阴影检测算法,针
在监控视频图像中因拍摄角度的问题,导致图像中的车道线并不是竖直的。针对在此图像中选取对应块,实现车辆速度实时检测的问题,分析了车身的特征及图像中车道线的倾斜角度,选择车灯作为对应块,选取车灯存在的候选
针对沥青路面裂缝图像边缘提取不精确的问题,基于形态学多尺度的思想,结合沥青路面裂缝图像中裂缝形状不规则,裂缝信息比较弱小的特点,提出了一种沥青路面裂缝图像检测算法。算法构造了多结构元素的抗噪型边缘检测
为解决采用矢量量化的方法进行说话人识别时出现的失真问题,根据汉语语音的发音特性,提出了将矢量量化与语音特征的聚类技术相结合的方法,在进行矢量量化码书训练之前,先对特征矢量进行聚类筛选。实验结果表明,当
论文论文论文论文论文图像边缘检测算法分析论文图像边缘检测算法分析论文图像边缘检测算法分析论文图像边缘检测算法分析论文
人脸检测是计算机视觉中非常活跃的研究课题,目前大多数人脸检测算法都是依靠灰度信息,而忽略了彩色信息。研究表明,肤色检测在诸多计算机视觉算法中,是一个重要的处理步骤。为了提高检测速度和性能,通过对肤色在
基于Spark的人脸检测并行处理系统,武志平,傅慧源,视频监控领域数据量显著增长的背景下,基于Spark搭建一套分布式视频监控系统变得十分必要。本文提出了基于Spark并行运行人脸检测算��
基于G-Log算法的人脸图像分辨率增强研究.pdf