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智能视频监控中的人体检测与识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统的单点视频检测,提出了一种智能的视频人体检测与识别方法.该方法首先通过彩色空间的降维,在线更新背景模型,消除时间变化引起的阳光、天气等因素对背景图像的影响.然后对视频图像当前帧和背景帧差分检测和当前帧Canny边缘检测,得到视频人体初始差分边缘模板.最后对人体进行分割、测量,融合形状比例特征和人体区域比对法识别人体,进而更新差分边缘模板.实验证明了视频人体检测与识别方法准确率高,处理时间短,存储量小. 相似文献
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在应用程序的用户界面设计过程中,应使设计出来的界面更美观,更吸引人。而MFC提供的框架窗口和各种控件的颜色只有灰色,颜色比较单一,当然,可以在程序中添加代码来改变这些窗口的原有颜色,使设计出来的用户界面更美观。下面将以滚动条为例,介绍如何为没有滚动条的框架窗口添加滚动条,并设置滚动条的颜色。 相似文献
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古籍碑刻承载着丰富的历史文化信息,但是由于自然风化浸蚀和人为破坏使得碑石上的文字信息残缺不全。古碑文语义信息多样化且样例不足,使得学习行文语义补全识别残损文字变得十分困难。该文试图从字形空间语义建模解决补全残损汉字进行识别理解这一挑战性任务。该文在层级拆分嵌入(HDE)编码方法的基础上使用动态图修补嵌入(DynamicGrape),对待识别汉字的图像进行特征映射并判别是否残损。如未残损直接转化为层级拆分编码,输入二部图推理字节点到部件节点的边权重,比对字库编码识别理解;如残损需要在字库里检索可能字和部件,对汉字编码的特征维度进行选择,输入二部图推理预测可能的汉字结果。在自建的数据集以及中文自然文本(CTW)数据集中进行验证,结果表明二部图网络可以有效迁移和推理出残损文字字形信息,该文方法可以有效对残损汉字进行识别理解,为残损结构信息处理开拓出了新的思路和途径。 相似文献
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为了提高经典目标检测算法对自然场景文本定位的准确性,以及克服传统字符检测模型由于笔画间存在非连通性引起的汉字错误分割问题,提出了一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法。采用经典的EAST算法对场景图像中的文字进行检测。对初检的文字框进行调整使其更紧凑和更完整地包含文字,主要由提取各连通笔画成分、汉字分割和文字形状逼近三部分组成。矫正文字区域和识别文字内容。实验结果表明,提出的算法在保持平均帧率为3.1 帧/s的同时,对ICDAR2015、ICDAR2017-MLT和MSRA-TD500三个多方向数据集上文本定位任务中的F-score分别达到83.5%、72.8%和81.1%;消融实验验证了算法中各模块的有效性。在ICDAR2015数据集上的检测和识别综合评估任务中的性能也验证了该方法相比一些最新方法取得了更好的性能。 相似文献
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介绍了数字视频的基本概念;在德加拉音视频压缩卡AVE7200和摄像机的硬件基础上,完成了对视频压缩和检测关键技术的研究实现;开发了包括视频采集、视频压缩、视频检测和视频编辑的4个环节的综合实验系统。通过对实验系统部分功能演示和在实际中的应用,表明实验系统能够完成对视频的学习、研究和开发。 相似文献
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