Pfinder公司

Pfinder:对人体的实时跟踪。Pfinder是一个实时系统,用于跟踪人们并解释他们的行为。它在一台标准的SGI Indy计算机上以10赫兹的频率运行,并且在许多不同物理位置的数千人身上可靠地运行。该系统使用了颜色和形状的多类统计模型,以获得在各种观看条件下头部和手部的二维表示。Pfinder已成功应用于无线接口、视频数据库和低带宽编码等广泛的应用领域。


zbMATH中的参考文献(参考文献80篇文章)

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按年份排序(引用)
  1. 加西亚加西亚,贝尔玛;布曼,蒂埃里;Rosales Silva,Alberto Jorge:实际应用中的背景减法:挑战、当前模型和未来方向(2020)
  2. 萨法伊,阿明;吴,Q.M.乔纳森;杨一民:基于片上系统(SoC)的前景和背景识别硬件加速(2018)
  3. 阿里,伊姆蒂亚斯;米勒,朱利安;Tougne,Laure:在前景检测中添加刚性运动模型:在河流运动目标检测中的应用(2014)ioport公司
  4. Bouwmans,Thierry:前景检测背景建模的传统和近期方法:概述(2014)
  5. 吉、张健;王伟强:混合特征空间中基于自适应融合模型的前景目标检测(2014)ioport公司
  6. 李大伟;徐丽红;Goodman,Erik:背景学习和运动前景检测中多元正态混合模型的在线EM变体(2014)
  7. 鸿叶;林志扬;穆希塔,卡利尔;Kang,Li Wei:基于多级纹理描述的实时背景建模(2014)ioport公司
  8. 利维基,斯蒂芬;齐米洛普洛斯,乔治亚;扎菲里奥,斯特凡诺斯;潘蒂克,Maja:欧拉主成分分析(2013)
  9. 尹昌永;川,明觉;Park,Mignon:使用模糊粒子滤波器中的自适应模型从图像序列中跟踪目标(2013)
  10. 阿尔德,哈坎;ígström,Kalle:使用互相关的图像块匹配的贝叶斯公式(2012)
  11. 阿曼法德,纳吉斯;科迈利,马吉德;Kabir,Ehsanollah:TED:视频序列中行人检测的纹理边缘描述符(2012)ioport公司
  12. 班多克,一月;詹金斯,奥德斯特·查德威克;Beetz,Michael:视觉跟踪和识别复杂人类活动模式的自我训练方法(2012)ioport公司
  13. 芮成钢,卡塞罗;马丁斯,佩德罗;亨利克斯,若昂。;Batista,Jorge:张量场上的非参数黎曼框架及其在前景分割中的应用(2012)
  14. 迪帕克,K.赛;麦达塔提,N.V.卡雷克;Sivaswamy,Jayanthi:基于学习正常病例的疾病相关异常的检测和识别(2012)ioport公司
  15. 海达尔,卡维;考菲尔德,H.约翰:《大海捞针:在相似背景下快速空间搜索目标》(2012)
  16. 林大羽;韩博雄;Han,Joon H.:视频中浮动前景和背景的建模与分割(2012)
  17. 马蒂·普伊格,佩尔;罗德里格斯,萨拉;德帕斯,胡安F。;雷格·博拉尼奥,拉蒙;鲁比奥,曼努埃尔P。;Bajo,Javier:立体视频监控多智能体系统:人体运动分析的新解决方案(2012)
  18. 姚,安邦;林兴刚;王桂金;于珊:粒子滤波和基于核的目标跟踪的紧密结合(2012)
  19. 张灿龙;景、仲良;金波;李志新:基于双核的视觉目标跟踪方法(2012)ioport公司
  20. 阿舍顿,P。;Hunter,A.:一种用于行人检测和跟踪的基于形状的投票算法(2011)