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We present a method to learn and recognize object class
models from unlabeled and unsegmented cluttered scenes
in a scale invariant manner. Objects are modeled as flexible
constellations of parts. A probabilistic representation is
used for al
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In order to fulfill the implementation of this project there are three main objectives that need to be achieved:
1. To learn and apply a technique for object recognition for single and multiface detection.
2. To examine the principal compon
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为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点，提出1 种基于决策树的多特征检测算法，并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中. 该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息，通过计算各特征的信息增益建立决策树，将搜救目标检测问题分解成3 层决策树分类问题. 实验表明，该算法能够提高多特征目标检测的效率，在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果.-Characteristics to overcome the traditional target recognition m
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计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人
工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通
等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,
研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉
跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
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文章拟采用机油和油菜的高光谱图像数据为具体对象，分别从光谱特性分析和图像特性分析两个角度，采用流形学习方法探索一种从非线性高光谱图像数据中提取低维本质信息的方法，结合支持向量机、线性判别分析等模式识别方法建立机油品种和油菜品种的识别模型
-Article intends to adopt oil and rapeseed hyperspectral image data for a specific object, respectively, from the spectral chara
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segmentation and object detection
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影像視覺追蹤與定位技術可用於擴增實境之應用，依使用標記與否，可分為標記與無標記兩類技術。標記識別技術較為簡單，且較為成熟，但受限於需使用特殊之標記。無標記識別技術使用一般自然物件來取代特殊標記，應用較為彈性，但必須能正確擷取出欲辨識物件有用之特徵點。現有擴增實境之開發函式庫或開發平台，主要目的為提供擴增實境之應用開發，不提供無標記擴增實境技術研究方法之驗證。故本文深入研究探討如何整合ARToolKit、OpenCV與OpenGL等函式庫，設計無標記擴增實境整合平台。且此平台各項功能採用模組化設計
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