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CUDA技术在智能视频分析算法中的研究和应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  饶超
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Cuda  智能视频分析算法  混合高斯模型  Hlsift  虚拟自动取款机  Cuda  Intelligent Visual Analysis Algorithms  Gaussian Mixture Model  Hlsift  Virtual Automatic Teller Machine  
基于结构和纹理特征的变化检测 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  龚星
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变化检测  马尔霍夫随机场  贝叶斯模型选择  Change Detection  Bayesian Model Selection  
金字塔表观跟踪与半监督轨迹学习 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  刘洋
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运动目标跟踪  金字塔表观建模  轨迹模式学习  半监督学习  轨迹描述子  Object Tracking  Pyramidal Appearance Modeling  Trajectory Pattern Learning  Semi-supervised Learning  Trajectory Descriptor  
基于光流方法的人数统计与人群密度估计 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  高从文
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人数统计与人群密度估计  光流  宏观特征  前景提取  People Counting And Crowd Density Estimation  Optical Flow  Macroscopic Feature  Foreground Segmentation  
基于视觉的行人检测与计数研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  刘晶晶
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行人检测与计数  运动前景分割  马尔科夫链蒙特卡洛算法  Pedestrian Detection  Pedestrian Counting  Foreground Image Segmentation  Markov Chain Monte Carlo Algorithm  
基于特征点跟踪的实时人数计数系统 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  何鹏
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行人检测  行人跟踪  特征点跟踪  人数计数  Pedestrian Detection  Object Tracking  Feature Point Tracking  People Counting  
长周期运行管控的GPU计算实验研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  郎小超
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人工系统建模  计算实验  Gpu  并行计算  Artificial Systems Modeling  Computational Experiments  Gpu  Parallel Computing  
基于航拍图像序列的地面目标跟踪 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  李海昌
Adobe PDF(1416Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:236/0  |  提交时间:2015/09/02
目标跟踪  Mean-shift  斜框统计量  主对称轴  凹凸区域  离散尺度  一定尺度下的二阶方向导数图  Target Tracking  Mean-shift  Statistics Of Oblique Rectangle  Principal Axis Of Symmetry  Concave And Convex Region  Discrete Scale  Two Directional Derivative Under Certain Scale  
视觉单目标跟踪算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  彭曦
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目标跟踪  分类  K近邻  排序队列  多尺度  Object Tracking  Classification  K-nn  Ranking List  Multi-scale  
电影恐怖场景识别技术 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  王建超
Adobe PDF(4446Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:168/0  |  提交时间:2015/09/02
恐怖视频场景  颜色情感和颜色和谐理论  支持向量机  多示例学习  特征融合  Horror Movie Scene  Color Emotion And Color Harmony  Support Vector Machine  Multi-instance Learning  Feature Combination