Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Pattern Recognition and Tracking Using Correlation Filters

Name: Pattern Recognition and Tracking Using Correlation Filters
Brand: VDM Verlag Dr. Mueller E.K.
SKU: 06813836
Price: 70.87 EUR
Availability: InStock
Author: Sharif M a Bhuiyan
ISBN: 9783639042504

With Applications to Forward Looking Infrared Imagery

Sharif M a Bhuiyan

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 06813836

Издателство VDM Verlag Dr. Mueller E.K., юни 2008

Four correlation filters, namely, maximum average correlation height (MACH), extended MACH (EMACH),... Цялото описание

Код Либристо: 06813836

171 b

70.87 €

138.61 лв

Външен склад Изпращаме след 9-15 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Digital Image Processing, Global Edition Rafael C. Gonzalez

С меки корици

127.67 € 249.70 лв

Object Tracking Using Hybrid Mean Shift & Particle Filter Algorithms Asad Naeem

С меки корици

72.52 € 141.84 лв

Deep Learning John D. Kelleher

С меки корици

15.00 € 29.33 лв

Machine Learning Design Patterns Sara Robinson

С меки корици

49.55 € 96.92 лв

Visual Object Tracking with Deep Neural Networks Srinivasan Ramakrishnan

С твърди корици

121.46 € 237.56 лв

Real Time Multi Object Detection and Tracking Using Deep Learning Bosco Paul Alapatt

С меки корици

37.76 € 73.85 лв

Analytic Combinatorics for Multiple Object Tracking Murat Efe

С твърди корици

141.07 € 275.91 лв

Object Tracking in Distributed Video Networks Sabeshan Srinivasan

С меки корици

63.06 € 123.33 лв

Advanced Image and Video Processing Using MATLAB Shengrong Gong

С меки корици

76.09 € 148.82 лв

Miscellanea Di Storia E Cultura Ecclesiastica (1906) Umberto Benigni

С твърди корици

61.92 € 121.10 лв

Oddychaj we mnie Wunibald Müller

С меки корици

5.37 € 10.51 лв

Conception Multi-Agents Des Systemes d'Aide A La Decision Collective Adla Abdelkader

С меки корици

87.58 € 171.29 лв

Hungarian the Easy Way 1 - with downloadable audio Durst Péter

С твърди корици

19.65 € 38.44 лв

lagos de san Vicente Tirso De Molina

С меки корици

16.03 € 31.36 лв

Czasy secondhand Aleksijewicz Swietłana

Аудиокнига

13.24 € 25.89 лв

Perché parlare di bellezza, una parola sconvolgente Paolo Portoghesi

С меки корици

28.29 € 55.33 лв

Hlava 21 Natalie A. Rollko

С твърди корици

15.57 € 30.45 лв

Coven of Bones - Meine Magie ist dein Tod Ulrike Gerstner

С меки корици

16.29 € 31.86 лв

Bes Yahya Akengin

С меки корици

7.08 € 13.85 лв

Sommerfugler - erotiske noveller Cupido Аудиокнига

MP3

3.36 € 6.57 лв

Hledání Eldoráda - desková hra

Игра

41.07 € 80.33 лв

Beitrage Zur Geschichte Der Germanischen Freilassung Durch Wehrhaftmachung Emil Goldmann

С меки корици

16.14 € 31.56 лв

Heidi's Lehr- und Wanderjahre Spyri Johanna Spyri

Adobe ePub DRM

1.08 € 2.11 лв

Memorial BRYAN WASHINGTON

С меки корици

27.67 € 54.12 лв

Four correlation filters, namely, maximum average correlation height (MACH), extended MACH (EMACH), distance classifier correlation filter (DCCF) and polynomial DCCF (PDCCF) are employed to recognize and track single and multiple identical and/or dissimilar targets. The MACH and EMACH filters are used for detection while DCCF and PDCCF filters are utilized for classification. Three different two-step algorithms are developed, based on the combination of the filters, called MACH-DCCF, MACH-PDCCF and EMACH-PDCCF algorithms. In the first step, the input scene is correlated with all the detection filters (one for each desired target class) and the resulting correlation outputs are combined. Then a predefined number of regions of interest (ROI) are selected from the input scene based on the higher correlation peak values. In the second step, a classification filter is applied to these ROIs to identify target types and reject clutters and backgrounds. Moving target tracking is accomplished by applying this technique independently to all incoming image frames. Simulation results are given for the proposed algorithms using forward looking infrared (FLIR) imagery.