Содержание
- 2. Задача обнаружения объекта на нулевом фоне в присутствии гауссова шума l(i,j) = h(i – α, j–β)
- 3. Решение задачи обнаружения объекта на нулевом фоне в присутствии гауссова шума. Классический корреляционный алгоритм
- 4. Обнаружение объектов классическим корреляционным алгоритмом на реальных видеосюжетах (1) Эталонное изображение h(i,j) Наблюдаемое изображение l(i,j)
- 5. Критериальные разностные функции: Разностные корреляционные алгоритмы Поиск координат объекта:
- 6. Обнаружение объектов разностным алгоритмом на реальных видеосюжетах Эталонное изображение h(i,j) Наблюдаемое изображение l(i,j)
- 7. Слежение за объектом без обновления эталона Критериальная функция Получение оценок координат объекта Обновление эталона Эталон Наблюдаемое
- 8. Слежение за объектом с покадровым обновлением эталона Критериальная функция Получение оценок координат объекта Обновление эталона Эталон
- 10. Скачать презентацию







Everything You Wanted to Know but Were Afraid to Ask About QR Codes
Носії інформації
IT-Беларусь-киберспортивная
Процессор (8 класс)
Libreoffice.org - Свободный пакет офисных приложений
2, 3, 4 лекція. ООП на C#
Делопроизводство. 10 класс
7 кл - 1 урок
Форсаж 2018
Автоматизация учета расчетов с персоналом по оплате труда
В мире кодов
Алгоритм установления соединения в сети IP-телефонии по протоколу SIP
Циклы в С++
Примеры САПР
Задания на СРСП
Информация. Виды информации
Emoji warm up
Lecture 1
Открытый дистанционный медиафорум Школьные СМИ
Презентация на тему Что умеет компьютер (1 класс)
Устройство компьютера. Специальные устройства
Поиск информации в Интернете
Элементы инфографики: фигуры
Алгоритмическая конструкция ветвление. Основные алгоритмические конструкции
Der Stellenwert der Wirtschaftsinformatik im Kontext des betriebswirtschaftlichen Arbeitens
Сетевая модель OSI
Содержательный подход и вероятность
Работа с таблицей