目标识别与跟踪识别篇---SURF算法

SURF算法一.概述实现流程： 1. 构建Hessian（黑塞矩阵），生成所有的兴趣点，用于特征的提取； 2. 构建尺度空间 3. 特征点定位 4. 特征点主方向分配 5. 生成特征点描述子 6. 特征点匹配二.具体说明1.构建Hessian（黑塞矩阵），生成所有的兴趣点，用于特征的提取，每一个像素点都可以求出一个Hessian矩阵。 Hessian矩阵的判别式为： 当Hes

目标识别

1．研究意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取

Tracking and recognizing using the boosted particle filter.pdf

外文视频处理文献，继目标识别后， 进行目标的跟踪。

五官定位人脸识别关键点

精准快速的人脸定位和追踪技术。

HashMap 里数组下标如何确定？

HashMap 是典型的key 对应 value的接口 ， 里面是数组加链表, 当key 的hash值冲突时 用链地址法解决冲突，在同一个相同下标的table中用链表的形式连接起来   在这里就可以产生问题: key的hash值是怎么来的？ 这样的hash方式有什么好处？   答:  在jdk1.7 中 static int indexFor(int h,

激光雷达目标识别算法研究综述

为了达到高可靠性的分类识别效果，通常采用现代模式识别理论和方法进行分类器设计，例如基于统计的模式分类方法、模糊模式分类方法、基于神经网络的模式分类方法、基于支持向量机的模式分类方法、基于模型的模式分类方法和基于句法的模式分类方法等。 基于统计的分类识别算法是用概率模型得到各类别的特征向量分布并以此进行未知样本的分类，其中主要的方法有聚类分析法、判别类域代数界面法、统计决策法和最近邻法等。Pasal...

一种基于opencv的动态目标识别跟踪方法

博主是opencv初学者，最近研究动态目标识别，然后利用当前帧和起始背景帧的灰度值差，简单实现了动态目标识别跟踪，现在将这个方法分享给大家。本方法的主要思想在于，在求得两帧的灰度值差后，利用threshold函数，将灰度差值大于阈值的像素一律改为1，小于阈值的改为0。这样得到一个0和1的矩阵，再将此矩阵与当前帧进行点乘，就可将移动的物体提取出来。需要指出的是，本程序目前只能初步实现此功能，还有很多...

图像识别目标检测必看论文

计算机视觉领域目标检测必看论文，包括ResNet，R-CNN，SDD,YOLO等

如何定义项目目标

定义项目目标时需要遵循SMART原则。SMART包括：1、 详细而且明确（Specific）2、 可测量的（Measurable）3、 可完成的（Achievable）4、 现实的（Realistic）5、 有时间范围（Time-bound）下面举例说明，例如：在两个月内完成邮件收发系统，该系统实现公司内部的邮件接收发送和转发功能，系统性能为邮件平均发送时间不

【特征检测】关于SIFT算法中：“精确的关键点定位”的理解

前言：SIFT算法是图像局部特征研究过程中具有里程碑的意义的算法，非常经典。