TỔNG HỢP TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN PHÁT HIỆN VÀ PHÂN LOẠI ĐỐI TƯỢNG
1. Phát triển giải thuật nhận diện biển báo giao thông dùng cho xe thông minh 6
2. Một kỹ thuật phát hiện, bám sát đối tượng và ứng dụng 10
3. Phát hiện đối tượng đột nhập bằng camera theo dõi 11
4. Ứng dụng cục bộ của dòng quang học để phân tích chuyển động cứng với không cứng 13
5. Phân loại và theo dõi mục tiêu chuyển động từ video thời gian thực 15
6. Mô hình hỗn hợp nền thích ứng đối với theo dõi thời gian thực 17
7. Hệ thống giám sát và theo dõi từ video 19
8. Phát hiện đối tượng chuyển động trong vùng không gian sử dụng kỹ thuật loại bỏ nền: bức tranh tổng quan 20
9. Tổng quan về Kỹ thuật trừ nền 23
10. Một thuật toán để ước lượng tốc độ trung bình giao thông sử dụng camera không hiệu chỉnh 24
11. Phân đoạn phương tiện trong Video giao thông 25
12. Mô hình nền không tham số đối với trừ nền 26
13. Phân loại đối tượng chuyển động cứng nhắc hoặc không cứng nhắc không liên quan 28
14. Ước tính tự động vận tốc của phương tiện từ dãy video camera không hiệu chỉnh 29
15. Ước tính mạnh mẽ nhiều chuyển động: tham số lĩnh vực khoanh vùng 31
16. Hệ thống theo dõi phương tiện dựa trên đặc trưng trong dãy video giao thông tắc nghẽn 33
17. Trích chọn đặc trưng từ hai ảnh liên tiếp để tái thiết đường khung 3D của phương tiện 34
18. Các thuật toán phân loại xe 38
19. Phát hiện, theo dõi và phân loại đối tượng chuyển động để giám sát video thông minh 40
20. Ước tính chuyển động dựa trên mô hình phân cấp 43
21. Phát hiện phương tiện để đếm lượng giao thông sử dụng thư viện OpenCV 45
22. Một phương pháp đếm phương tiện trong cảnh nhiều phương tiện chồng lấp trong ảnh giao thông 49
23. Tích hợp phát hiện, theo dõi và nhận dạng đối với phân loại phương tiện dựa trên video hồng ngoại 74
24. Phát hiện bóng chuyển động: Công thức, thuật toán và đánh giá 87
25. Hệ thống phát hiện và phân loại phương tiện dựa trên video cho dữ liệu giao thông thời gian thực sử dụng camera không hiệu chỉnh (VVDC) 89
26. Hệ thống đếm và phân loại phương tiện dựa trên thị giác - Vision based vehicle counting and classification system 100
27. Hệ thống giám sát giao thông tự động để nhận dạng và theo dõi dựa trên thị giác 102
28. Thuật toán phát hiện ảnh đối tượng dựa trên mô hình hỗn hợp Gauss cải tiến 118
29. Theo dõi và phân loại hiệu quả cho hệ thống giám sát giao thông tự động 129
30. Luận giải dựa trên Video đối với dãy giao thông 132
31. Phát hiện và theo dõi phương tiện thời gian thực dựa trên mặt trước để đo đếm số lượng và vận tốc giao thông trên đường cao tốc 134
32. Nhận dạng phương tiện dựa trên chuyển đổi đường cong và SVM 136
33. Phát hiện phương tiện kết hợp phân tích gradient và phân loại AdaBoost. 137
34. Nhận dạng lớp phương tiện sử dụng mô hình 3D CG 138
35. Thiết kế hệ thống nhận dạng lợi xe tự động thời gian thực và ứng dụng 139
36. Nhận dạng loại xe từ video dựa trên đầu dò đường cong 141
37. Nhận dạng phương tiện trong Video 142
38. Thu nhận và theo dõi mô hình thân người sử dụng dữ liệu Voxel 143
39. Phân đoạn video giao thông sử dụng mô hình hỗn hợp K-Gauss thích ứng 145
40. Phát hiện đối tượng chuyển động dựa trên thống kê và tri thức trong cảnh giao thông 146
41. Kỹ thuật mạnh mẽ để trừ nền trong video giao thông đô thị 147
42. Theo dõi nhiều ô tô mạnh mẽ với phân giải sự che khuất 149
43. Theo dõi đối tượng dựa trên mô hình trong dãy ảnh mono của cảnh giao thông trên đường cao tốc 152
44. Mô hình nền thống kê phát triển gần đây đối với phát hiện tiền cảnh – khảo sát tổng quan 153
45. Nhận dạng đối tượng với mô hình 3D 155
46. Khảo sát các kỹ thuật trích chọn đặc tính hình dạng 156
47. Thị giác máy tính: Các thuật toán và ứng dụng 159
48. Một phương pháp hiệu quả cho giám sát hình ảnh giao thông 160
49. Phát hiện phương tiện bị che khuất sử dụng mô hình biến dạng tổng quát 162
50. Bất biến tỷ lệ và bất biến dịch chuyển của moomen Legendre 163
51. Xấp xỉ hình dạng phương tiện từ chuyển động từ hệ thống giám sát hình ảnh giao thông 164
52. Cài đặt mô hình kim tự tháp của thuật toán Lucas Kanade để mô tả đặc trưng theo dõi 165
53. Mô men và mô men bất biến trong nhận dạng mẫu 167
54. Vùng gần (đóng) của máy Camera hiệu chỉnh 169
55. Một phương pháp mới để phân giải sự che khuất phương tiện trong dãy ảnh giao thông mono. 170
56. Phân đoạn kết cấu ảnh dựa trên màu sắc đối với phát hiện phương tiện. 171
57. Nhận dạng dựa trên mô hình 3D thị giác máy tính 173
58. Các phương pháp khảo sát nhận dạng xe ô tô 174
59. Thiết kế hệ thống tự động nhận dạng loại xe trong thời gian thực và ứng dụng 176
60. Nhận dạng biển số xe từ dãy video giao thông 182
61. Nhận dạng phương tiện trong ảnh video 194
62. Nhận dạng lớp các phương tiện từ Video dựa trên máy dò đường cong 3D 205
63. Nhận dạng lớp xe sử dụng mô hình đồ họa 3 chiều 216
64. Nhận dạng phương tiện giao thông sử dụng biến đổi curvelet và SVM 223
65. Nhận dạng phương tiện bằng video camera 230
66. Mô hình không tham số cho giảm trừ nền 237
67. Giới thiệu một kỹ thuật xác định đối tượng chuyển động trong video giao thông. 250
68. Khung khai phá dữ liệu đa phương tiện cho dãy video tự nhiên 258
69. Khai phá dữ liệu đối với dãy video giao thông 267
70. Phát hiện đường viền, phân đoạn ảnh và video 271
71. Kỹ thuật phân đoạn ảnh và ứng dụng 277
72. Slide về phát hiện chuyển động. 278
73. Một số khái niệm cơ bản sử dụng trong luận án 278
74. Tổng hợp các thuật toán phát hiện, phân loại đối tượng chuyển động 278
75. Giáo trình xác suất thông kê – Đại học Nông nghiệp 1 278
76. Hướng dẫn học xác suất thông kê – Học viện Bưu chính Viễn thông 278
77. Hướng dẫn một số bài tập xác suất thông kê 279
78. Phân đoạn nền mạnh mẽ sử dụng mô hình nền cho các ứng dụng giám sát 279
79. Phát hiện và phân tách mục tiêu đối tượng từ dãy ảnh 279
80. Một số thuật toán hình học 281
81. Giáo trình xử lý ảnh của PGS. TS Đỗ Năng Toàn viết cho đại học Thái Nguyên. 282
82. Về tái thiết cảnh đô thị 3D từ video 282
83. Trừ nền cho phát hiện chuyển động dưới điều kiện môi trường thay đổi 282
84. Hệ thống giám sát dựa trên video: Thị giác máy tính và xử lý phân tán. 283
85. Phát hiện nền và tiền cảnh từ video thời gian thực với camera di chuyển. 284
86. Bộ lọc thuộc tính Persistent cho trừ nền. 285
87. Học nền với hỗ trợ vector: hiệu quả phát hiện và theo dõi chuyển động đối với hệ thống giám sát thị giác. 285
88. Thực hành phân loại sử dụng hỗn hợp Gauss. 286
89. Mô hình nền sử dụng hỗn hợp Gauss để phát hiện đối tượng chuyển động – khảo sát. 286
90. Mô hình Gauss hỗn hợp thích ứng cho trừ nền 287
91. Thuật toán tăng tốc cho trừ nền. 287
92. Luận văn nhận dạng bàn tay qua cử chỉ 288
93. Phát hiện biên che khuất và xác định ảnh/nền từ luồng quang học 288
94. Phân tích đường viền và kết cấu cho phân đoạn ảnh 288
95. Phân tích ảnh nhị phân. 289
96. Phương pháp đơn giản hóa đường cong và đa giác. 289
97. Tìm hiểu một số phương pháp phát hiện đối tượng đột nhập. 290
98. Tóm tắt luận án. Nguyễn Nhật Hoàng. Tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung. 290
99. Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh trong thuật toán học máy tìm kiếm ảnh áp dụng vào bài toán tìm kiếm sản phẩm 290
101. NCKH_Muc21_Hand book of Image and Video Processing. 291
102. NCKH_Muc22_Tổng hợp một số công trình nghiên cứu liên quan đến giám sát phương tiện chuyển động. 292
103. NCKH_Muc23_Proceedings Third International Workshop on Multimedia Data Mining, MDM/KDD’2002 294
104. NCKH_Muc24_Advance Pattern Recognition 295
105. NCKH_Muc31_Chuẩn nén MPEG. 296
106. NCKH_Muc32_Phương pháp kết nối Camera quan sát trong hệ thống mạng máy tính 297
107. NCKH_Muc41_Bộ dữ liệu thử nghiệm giao thông quay tại Việt Nam 298
108. NCKH_Muc42_Khảo sát, phân tích phương pháp phân tách dữ liệu video thành các khung hình 299
109. NCKH_Muc43_Khảo sát, phân tích phương pháp khử nhiễu và tăng cường ảnh trong xử lý hình ảnh khung hình. 300
110. NCKH_Muc51_Tổng hợp, phân tích phương pháp tách đối tượng chuyển động, cần quan tâm từ dữ liệu camera quan sát. 301
111. NCKH_Muc52_Tổng hợp, phân tích một số phương pháp phân đoạn ảnh, khoanh vùng đối tượng quan sát. 302
112. NCKH_Muc53_Tổng hợp, phân tích một số phương pháp nhận dạng đối tượng. 303
113. NCKH_Muc54_Tổng hợp, phân tích một số phương pháp theo dõi đối tượng trong khung hình quan sát. 304
114. NCKH_Muc55_Tổng hợp, phân tích một số phương pháp phân loại và thống kê đối tượng. 305
115. My Paper: Khung khai phá dữ liệu đa phương tiện cho dãy video tự nhiên. 306
116. My Paper: Giám sát giao thông tự động dựa trên độ dài ảnh 306
117. My Paper: Nghiên cứu phương pháp đếm xe ô tô sử dụng mô hình Gauss hỗn hợp và luồng quang học 306
118. My Paper: Theo dõi và phân loại đối tượng dựa trên biên trong bài toán giám sát đối tượng chuyển động 306
119. My Paper: Phương pháp biểu diễn đường viền trên trường số phức, áp dụng cho bài toán phân loại phương tiện giao thông 306
120. My Paper: Car counting method using Gaussian Mixture Model and Optical Flow 306
121. My Paper: Vehicle Classification in Video Based on Shape Analysis 307
120. My Paper: Phân loại phương tiện giao thông dựa trên đặc trưng hình dạng 307
121. My Paper: Trích chọn, biểu diễn một số đặc trưng ảnh áp dụng để phân loại phương tiện giao thông trong video 307
122. My Paper: Phương pháp phân loại nhanh phương tiện giao thông dựa trên đường viền 307
123. My Paper: Hiệu quả mô hình ứng dụng kết quả nghiên cứu khoa học nâng cao chất lượng đào tạo tại trường ĐH Kỹ thuật – Hậu cần CAND, một số đề xuất phát triển tiềm lực khoa học và công nghệ cho sự phát triển bền vững của tỉnh Thanh Hóa 308
124. My Paper: Ứng dụng kỹ thuật trừ nền vào giám sát phương tiện chuyển động trong video giao thông 308
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét