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视频分割技术概观。对于视频分割技术方面的研究，很有用的-video segmentation Technical Overview. Video Segmentation for the technical aspects of the research, very useful
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快速视频分割算法
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基于小波的视频分割
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为了对光线变化的图像进行顺利侵害，提出了一
种利用贝叶斯学习方法来进行视频图像分割的算法，印先在每个像素点处对不断变化的背景建模，同时计算每个像素点
处的颜色直方图，再用这些直方图来表示该像素点处特征向量的概率分布，然后用贝叶斯学习方法来进行判断，以确定在光线缓慢或者突然变化的时候，每个像素点是属于前景还是属于背景。-In order to change the image of light against a smooth, a Bayesian learning approach t
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一种改进的光流算法,智能图象,目标跟踪,视频分割-An improved optical flow algorithm, intelligent image, target tracking, video segmentation
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ROBUST MOTION SEGMENTATION FOR HIGH DEFINITION VIDEO SEQUENCES
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用matlab实现连续视频的分割与采集，其中用读视频指令把连续的视频转化为一帧一帧的图像，用帧间差分法和背景差分法实现-Matlab for continuous video with the segmentation and the acquisition, including video instruction with the reading of the continuous video into a frame of an image, with the frames and the
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关于视频结构分析，总结了目前镜头分割、关键帧提出、场景边界检测的方法，基于目前算法存在的缺陷，提出了尺度不变特征变换的方法。-Video structure analysis, summed up the scene boundary detection, shot segmentation, key frame proposed scale invariant feature transform method based on the current algorithm defects.
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该文档里面包括了基于背景差的视频图像分割方法的相关论文。学习很有用-This document which includes the relevant papers of the poor video images based on background segmentation method. Learning useful
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把视频分割成一帧一帧并且保存为图像，实现视频录制-Put the video into a frame of a frame and saved as image segmentation
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H264解码器源码，移植ffmpeg中的H264解码部分到Android，深度删减优化，在模拟器(320x480)中验证通过。
程序的采用jni架构。界面部分，文件读取，视频显示都是用java做的，底层的视频解码用C来做满足速度的要求。
在这个版本中，从H264码流中分割出Nal是在java层做的，这样在java层直接调用解码时就知道是否有显示视频，缺点的就是耦合度/封装性差一点。
如果采用在底层做Nal分割的方法，可以封装得好看一些，但是每次送的数据有限制，如果送
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SEGMENTATION OF FACES IN VIDEO FOOTAGE USING HSV COLOR FOR FACE DETECTION AND IMAGE RETRIEVAL
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The sequel to the popular lecture book entitled Biomedical Image Analysis: Tracking, this book on Biomedical Image Analysis: Segmentation tackles the challenging task of segmenting biological and medical images. The problem of partitioning multidimen
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This paper advances prior work by proposing a joint learning
framework to simultaneously identify the spatial and temporal
extents of the action of interest in training videos. To get pixel-level
localization results, our method uses dense traj
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高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割，可用来做前背景分离，分离出运动物体，达到抠图的效果-Gauss video processing and tracking moving foreground background segmentation, can be used to do before the separation, separation of a moving object, to achieve the effect of Gauss matting video processin
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