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数字水印对抗几何攻击方法的研究膏净，台莉春，张志请(同济大学计算机科学与工程系，上海200092)搞蔓：提出了一种新的基于图像原点矩的几何变换参数估计算法，经实验验证它能有效地估计图像的旋转角度和尺度缩放参数，利用这些参数可以对被测水印化载体图像进行相应校正和水印检测。-confrontation geometric digital watermarking method of attack paste net, Taiwan-Li-chun, Zhang requested (Tongji U
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多目标检测，可用于视频监控，视觉目标跟踪，运动检测，及其它图像处理中的相关应用。-This code contains multiple object detection adaptable to visual surveillance, visual object tracking, motion estimation and other image processing applications.
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用于图像处理的matlab工具包，由Peter Kovesi制作，主要包含特征提取，各项异性滤波，灰度转换、图像去噪等，对图像处理的人来说非常有用。
-MATLAB and Octave Functions
for Computer Vision and Image Processing， including:
Feature Detection via Phase Congruency
Spatial Feature Detection
Integral Im
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这是运动补偿编码的运动估计检测，非常的常用，而且很实用-This is the motion compensation coding motion estimation detection, is very common, and very practical
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自适应核密度估计运动检测方法
提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果, 来解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出
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e book for statistical signal processing estimation and detection.
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e book for statistical signal processing estimation and detection.
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提出了一种室内静止摄像机条件下的运动目标检测和阴影抑制方法。该方法采用一种自适应的背景估计方法来实时更新
背景,用基于概率分类法检测运动目标,并在联合HMMD色彩空间和光度特征来抑制阴影之后,用Sobel边缘检测来修正运动目
标。实验结果表明,该方法能够有效地检测运动目标和抑制阴影。
-An indoor stationary camera under the conditions of moving target detection and shadow suppression m
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摘要
车辆牌照识别(License Plate Recognition System, LPR)作为目标自动识别的一
种重要形式，可用于电子收费、出入控制、车流监控等众多场合，从而提高交通
管理自动化的程度，它的相关技术的研究正逐渐受到人们的重视。
本文主要介绍基于Run Length原理和Tamura纹理的车牌定位系统，该系统是基
于视频流进行开发的，主要包括车辆运动区域检测、车牌图像处理、车牌定位。
其中车辆运动区域检测利用多帧求平均的背景估计方法实现；车牌图像处理包
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The article demonstrates face detection SSE optimized C++ library for color and gray scale data with skin detection, motion estimation for faster processing, small sized SVM and NN rough face prefiltering, PCA/LDA/ICA/any dimensionality reduction/pro
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信号检测与估计理论算法验证通过，好东西珍藏-Signal detection and estimation theory algorithm validation through something good collection
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基于图像帧间差分检测的图像运动估计，时间检测图像帧间差分，判断目标对象的位置。-Time detecting an image interframe difference, and determine the position of the target object based on the image interframe difference detecting image motion estimation.
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本程序针对信号检测与估计中极大极小化准则的仿真，画出贝叶斯风险曲线、极大极小化风险等，帮助大家更好理解极大极小化准则。-This procedure for signal detection and estimation of the minimax criterion simulation, draw the Bayesian risk curve, greatly minimizing risk, to help you better understand the enormous mini
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一种像素级指纹方向场估计算法以及对应的像素级奇异点检测算法。-A pixel-level orentation field estimation algorithm and the corresponding singular point detection method.
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背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
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代码是matlab编写，有例图，可直接运行（注意修改路径）。主要用来检测桥面、路面裂纹，有详细函数功能说明和算法思想，实现了路面规则条纹背景的频率估计，采用频域滤波可有效去除路面图像接近估计频率的噪声，保留目标裂纹，实现了初步的检测功能，但是功能还不完善，可作Demo供大家参考。有兴趣的朋友可以逐步完善、移植，有兴趣的朋友请与我联系。-Matlab code is written, there is case diagram, can be run directly (Note to modif
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人脸图像中，眼镜遮挡对于人脸检测会有很大的影响，在可见光下采集图像将会由于眼镜的反光及框架的遮挡造成的人脸特征变化而不易检测，而眼睛及其周边特征又是人脸图像识别中十分重要的识别因素，考虑到这个问题，本题决定对人脸图像中的眼镜进行检测并消除，从而清楚的检测出消除眼镜后的人脸图像。-Face images, shutter glasses for a great impact face detection will, who capture images in visible light will
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针对成像平台运动情况下的运动目标检测问题，提出了一种从特征点稀疏运动场估计到运动分类的目标检测算法。
首先通过快速特征点检测与跟踪恢复出图像稀疏运动场；然后依据特征点之间运动一致性关系实现属于同一运动模式的特征
点分类，根据分类得到的各组特征点计算场景图像重建误差，剔除重建误差最小的特征点组，实现对前景目标的检测。仿真实
验对该算法在复杂场景中检测运动目标的有效性进行了验证。-】In order to detect target in the background motion vi
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Multispectral remotely sensing imagery with high
spatial resolution, such as QuickBird, IKONOS satellite
imagery or Aerial imagery, especially in urban scenes, often
perform spectral variations and rich details within a category,
resulting in
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一种综合多种算法的车辆检测和追踪方法，运行时间较长，但效果很棒(We implement a system for vehicle detection and
tracking from traffic video using Gaussian mixture models and
Bayesian estimation. In particular, the system provides robust
foreground segmentation of moving vehicles
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