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搜索资源 - video surveillance recognition
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vc++视频开发实例集锦，包括“远程视频监控”\"语音识别系统\"等13个经典例子。是VC++源码。-vc Video Collection development example, "Remote Video Surveillance", "Speech Recognition System" 13 classic examples. VC is the source.
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这是《Visual C++视频/音频开发实用工程案例精选》一书的源代码。精选了大量的具有商用价值的工程案例，包括视频捕捉系统、视频会议系统和远程视频监控系统的开发技术；网络、多媒体技术的底层实现；MP3深入编程技术等。最后一章为基于IBM ViaVoice的语音识别系统在上位机和下位机之间的通信的架构及实现。-This is the "Visual C video / audio develop practical projects selected cases," a bo
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Face recognition is a popular industry video surveillance technology, the use of biometric identification information and thus achieve the purpose of identity,Face recognition is a popular industry video surveillance technology, the use of biometric
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人脸识别系统
人脸检测不仅是全自动人脸识别系统的基本步骤，而且本身也可以独立的应用于视频监控、图像检索等领域，因而具有重要的研究价值。尽管Viola等人于2001年提出的基于AdaBoost的人脸检测算法以其卓越的性能而得到了大家的青睐，并已基本解决了大多数情况下的人脸检测问题，但在实际应用中，尤其是智能监控应用中，仍然存在较多挑战性问题。-Automatic face detection face recognition system is not only the basic step
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图像识别在大楼安防中的应用例子，基于运动物体检测技术的摄像监控检测。-Image recognition applications in building security in the example of object detection based on motion detection technology for video surveillance.
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VisualC++6.0音频与视频例子--视频捕捉系统，语音识别系统，视频会议系统，远程视频监控系统等-VisualC++ 6.0 audio and video example- video capture system, voice recognition systems, video conferencing systems, remote video surveillance systems, etc.
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采用SSE优化，基于C++写的人脸识别程序,可应用于视频监控系统中。-Using SSE optimization, based on the C++ Write the face recognition process can be applied to video surveillance systems.
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两篇人脸检测的英文论文，是花钱买的哦，英文描述中是一篇文章的英文摘要！-Face and facial feature detection plays an important role in various applications such as human computer interaction, video surveillance,
face tracking, and face recognition. Efficient face and facial feature det
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vc++视频开发实例集锦，包括“远程视频监控”_语音识别系统_等13个经典例子-vc++ Video Collection of the development of examples, including the " remote video surveillance" _ _, such as speech recognition system 13 classic examples of
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人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会
议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为
当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确
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视频开发的13个实例，包括视频捕捉，远程视频监控，语音识别系统等-Video of the 13 examples of the development, including video capture, remote video surveillance, voice recognition systems
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视频监控程序，用于静态背景下目标识别监控和跟踪-Video surveillance program for monitoring the static context of target recognition and tracking
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c#视频监控全部源代码，用到的数据库是access数据库。-c# video surveillance all the source code, used in the database is access the database.
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This a software utility. It provides auto attendance management system using face detection technique. Now a day’s many utilities provide face detection system but not intelligent. Our project is more intelligent, cost less and very easy to configure
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利用Visual C++进行网络及多媒体(视频/音频)开发的书籍。书中精选了大量的具有商用价值的工程案例，包括视频捕捉系统、视频会议系统和远程视频监控系统的开发技术；网络、多媒体技术的底层实现，如MPEG-4的播放技术、编码技术和解码技术，XvidQP系统的开发等；MP3深入编程技术。另外，还对流行的网络、多媒体开发工具——微软的DirectX9.0进行了介绍，具体包括DirectShow、Direct3D、DirectSound和DirectMusic。在本书的最后一章，详细介绍了基于IBM
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智能视频监控中异常行为识别技术研究，CNKI论文，是一篇硕士毕业论文-Intelligent video surveillance technology in the identification of abnormal behavior, CNKI papers, is a Master' s Thesis
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Since the time I’ve wrote my first article about motion detection, I’ve got a lot of e-mails from different people around the world, who found the article quite useful and found a lot of applications of the code in many different areas. Those areas i
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该代码用于实现视频监控/视觉监控/视频智能监控/视觉智能监控，具有友好的人机交互界面。在工作时，利用连接在计算机上的摄像头取得视频图像，通过背景减除、滤波、二值化处理、识别等技术，实现对视频目标的监控。-This code is applied to visual surveillance/video surveillance/visual intelligent surveillance/video intelligent surveillance which has a friendly h
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chap02---视频捕捉chap03---视频会议系统chap04---远程视频监控系统chap05---MPEG-4播放技术chap06---MPEG-4编码技术chap07---MPEG-4解码技术chap08---MP3和解码chap14---语音识别系统-Chap02--- video capture chap03--- video conference system chap04--- remote video surveillance system based on chap05-
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该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示：
第1章 OpenCV的探险之旅;
第2章 OpenCV基础知识介绍;
第3章 图形用户界面和基本滤波;
第4章 深入研究直方图和滤波器;
第5章 自动光学检测、目标分割和检测;
第6章 学习目标分类;
第7章 识别人脸部分并覆盖面具;
第8章 视频监控、背景建模和形态学操作;
第9章 学习对象跟踪;
第10章 文本识别中的分割算法;
第11章 使用Tessera
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