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基于opencv红外目标识别与跟踪

于 2022-02-26 发布 文件大小:14.31 MB
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代码说明:

基于Opencv的红外运动目标识别与跟踪,内附红外演示与源代码。对红外视频图像中运动目标的检测问题,提出了一种以OpenCV为平台,以背景差分法为基础的运动目标检测算法,在传统检测方法基础上进行了改进,使用该算法不需要进行背景初始化,能直接检测运动目标,并有效抑制了虚警。利用OpenCV提供的函数库在Visual Studio 2008平台上编程实现。实验结果表明,该方法具有目标跟踪快、检测概率高、实时性好等特点。

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  • 运动目标检测
    可以简单的实现运动目标检测,帧差法[18]又叫时间差分法,它通过将视频序列图像中的当前帧与相邻帧所对应的像素点的灰度值进行比较,然后找到差异,进而检测出运动目标,在视频序列图像中,相邻的图像之间具有连续性,当视频图像中有运动目标时,由于运动目标的运动,相邻图像间的像素点灰度值差别就会较大,相反,当视频图像中没有运动目标时,相邻图像间的像素点素灰度值差别就会较小,帧差法就是利用视频图像的这一特性进行检测的,它是运动目标检测的最简单方法。帧差法是先用相邻两帧做差分运算,然后做二值化处理,从而检测出运动目标。
    2022-02-14 06:48:33下载
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  • 人脸实时跟踪
    在很多动作大片中,开启关键之门的密码都是人脸———通过摄像头扫描脸部特征,符合则自动开启大门,反之警铃大作。依次通过人脸检测、人脸对齐、人脸识别三个模块,才能完成验证。人脸支付存在的一大问题就是识别率不高,完美光线下识别率能达到90%,特殊光影下只有60%。以淘宝为例,每天上亿的交易量,即便是99.99%也是远远不够的。
    2022-05-18 21:59:41下载
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    这是一个基于多摄像头环境下的多目标实时跟踪程序,使用了intel的IPP图像处理库,是实时性得到了很大的提升,代码主要使用粒子滤波算法实现多目标跟踪,同时使用了在线学习方法,提升了系统鲁棒性,还是用了haar特征、adaboost构造强分类器。同时还有论文:MCT_DISTRIBUTED PARTICLE FILTER TRACKING WITH ONLINE MULTIPLE INSTANCE; MCT_Multiple View Discriminative Appearance Modeling
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    资源描述运用vs2010作为开发平台,通过opencv库进行彩色目标识别的设计。给出了彩色目标识别的算法设计,并实现了对指定的彩色目标的跟踪识别。
    2023-04-16 15:05:04下载
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