摘要：
1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色... 阅读全文
摘要：
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和D. Harwood在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；... 阅读全文
摘要：
1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得... 阅读全文
摘要：
好了，学习了解了稀疏感知的理论知识后，终于可以来学习《Real-Time Compressive Tracking》这个paper介绍的感知跟踪算法了。自己英文水平有限，理解难免出错，还望各位不吝指正。 下面是这个算法的工程网站：里面包含了上面这篇论文、Matlab和C++版本的代码，还有测试数据、... 阅读全文
摘要：
以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以... 阅读全文
摘要：
因为监控发展的需求，目前前景检测的研究还是很多的，也出现了很多新的方法和思路。个人了解的大概概括为以下一些：帧差、背景减除（GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion Competition）、运动模版（... 阅读全文
摘要：
一、概述 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支。研究的人很多，近几年也出现了很多很多的算法。大家看看淋漓满目的paper就知道了。但在这里，我们也聚焦下比较简单的算法，看看它的优势在哪里。毕竟有时候简单就是一种美。 在这里我们一起来欣赏下“模板匹配”这个简单点的跟踪算法。它的思想很简单，我... 阅读全文
摘要：
Kalman滤波器的历史渊源We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables u... 阅读全文
摘要：
运动前景对象检测一直是国内外视觉监控领域研究的难点和热点之一，其目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动前景对象的有效检测对于对象跟踪、目标分类、行为理解等后期处理至关重要，那么区分前景对象，非常关键的一个问题是确定一个非常合适的背景，背景从象素的角度来理解，每一个象素就是有可能是前景... 阅读全文
摘要：
ViBe算法：ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences算法官网：http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/描述：ViBe... 阅读全文