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







Structures and Records
Ссылки в Excel
Алгоритмы для формальных исполнителей
Структура действия и структуры данных
Накопители на гибких магнитных дисках (НГМД)
Наш инстаграм. Задание 6 недели
HEADLINER - создание эффективной базы контактов с ведущими изданиями
Вселенная коллекционера
Компьютерная сеть Интернет
Человек и компьютер
Отработка таблиц истинности с объяснениями
Структура презентации
Меню программы PowerPoint
Как устроен компьютер
Информационные ресурсы
Вход в оборот
Информационные технологии
Примеры САПР
Развитие машинного перевода
Ввод сз в действие
Город Интернет. Интерактивная игра
Цифровой оператор как инструмент организации образовательной деятельности
Клавиатура. Принцип работы клавиатуры
Электронные таблицы
Указатели. Массивы. Лекция № 08
Как работает поисковая машина
At the movies
ТЗ сайту Зрозуміло