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搜索资源 - Model of Pedestrian
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This paper presents a method that combines
colour and motion information to track pedestrians in video sequences captured by a fixed camera. Pedestrians are firstly
detected using the human detector proposed by Dalal and Triggs which involves com
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提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称 MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检
测.MSO 特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征
由 Gabor 小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联 Adaboost 算法及 SVM 训
练检测模型.基于粗特征的 Adaboost 分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的 SVM 分类器则保证了检测精
度.另
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首先对比不同的均衡方法（ZF和MMSE），然后针对MMSE比较在不同的室内信道中的性能（ ITU Pedestrian B Model和 ITU Pedestrian B Model）-Compare the performance of different indoor channel modle(ITU Pedestrian B Model and ITU Pedestrian B Model）
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基于纹理和边缘方向特征融合的目标跟踪程序代码，是基于mean shift框架的-This paper proposes a powerful and robust local descr iptor,called textureorientation
descr iptor(TOD). TOD consists of two components: texture and
orientation. Considering that the human shape shows more s
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基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰
度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模
型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布-AdaBoost pedestrian detection algorithm based on multi-feature, presents a fusion of grayscale and contour information of the new multi-feature
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视频图像的人群密度检测，多种人群密度场景下人群计数算法：
算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系
算法输入:训练样本图像1,2…K
算法输出:模型估计参数 ，参考图像
算法流程：1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1)；
2)通过算法1.2，计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化，再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现，不再描述其算法)，将图像块分成k(k<K)类，获取k(k<K)个聚类中心，即为参考图像；
3)对分块的图像进行与
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This section of MATLAB source code covers 802.16e ITU-T pedestrian and vehicular Channel models.
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西电导航系统（C语言大作业）导航是一个研究领域，重点是监测和控制工艺或车辆从一个地方移动到另一个地方的过程。 导航领域包括四个一般类别：陆地导航，海洋导航，航空导航和空间导航。这也是用于导航员执行导航任务所使用的专业知识的艺术术语。 所有导航技术都涉及定位与已知位置或模式相比较的导航仪的位置。在更广泛的意义上，导航可以指涉及确定位置和方向的任何技能或研究。在这个意义上，导航包括定向运动和行人导航。(From the navigation system (C language operation)
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主要用于MATLAB编程语言，研究行人动力学的社会力模型(Mainly used in MATLAB programming language to study the social force model of pedestrian dynamics)
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采用格子气模型和背景场模型对障碍物双出口房间内的行人疏散过程进行仿真(Simulation of pedestrian evacuation process in double exit room of obstacles using lattice gas model and background field model)
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基于netlogo的行人模型，重点分析大量人群的疏散问题(Pedestrian model based on netlogo)
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