视频检测

基于核心区域顺序度量特征和转换距离，提出了快速高效的视频拷贝检测方法。通过统计分析真实网络拷贝视频特点，选取稳定核心区域提取顺序度量特征，并设计基于最小转换代价的度量标准和快速匹配方法。实验验证了该方法在真实网络和 MUSCLE-VCD-2007 数据上的有效性。

该程序使用Matlab读取视频文件中的图像帧，并对每帧图像进行运动目标检测，实现对视频中运动目标的持续追踪。

这款应用程序可以在视频中检测非刚性光束等物体上的标记，具备英文图形用户界面，支持导入各种视频文件进行分析，并输出标记位置数据。推荐使用Micah Richert的“mmread”进行视频文件的导入和处理。

此项目是为工作项目、毕业设计和课程设计而开发的，所有项目源码经过助教老师测试，运行稳定可靠。请下载后首先查阅README.md文件。

多伦多大学计算机视觉项目中，所有数据（包括clip1-3，火车数据，代码数据，face_final.mat，sift包和track包）均已删除。clip_*目录包含各种新闻节目的3个短片段。train_data包含男性和女性面部的训练示例。Gary B. Huang, Marwan Mattar, Honglak Lee和Erik Learned-Miller提出了学习从零开始对齐的方法。每个男性/女性面部附带一个mat文件，包含左眼、右眼、鼻子和嘴巴的4个点。

[Matlab项目] Matlab视频监控系统，具备即时物体检测功能，并能立即发出报警信号。获取详细信息请访问http://hailiangjc.taobao.com/

Matlab实现的C2ST用于视频异常检测，本篇回购包含BMVC2018论文的示例代码。该代码基于指令实现，供研究使用。如果您对我们的实现感兴趣，请引用@inproceedings{liu2018classifier, title={Classifier Two-Sample Test for Video Anomaly Detections}, author={Yusha Liu and Chun-Liang Li and Barnab{\'a}s P{\'o}czos}, booktitle={BMVC}, year={2018}。下载代码包：$ git clone https://github.com/MYusha/Video-Anomaly-Detection。默认路径为Video-Anomaly-Detection/pipeline。要求：此代码适用于Matlab 2017a，并在MacOS笔记本上运行。请先安装Matlab并下载经过训练的VGG模型放在/PrepareData/Ap。

这个GitHub项目探索压缩功能在视频篡改检测中的潜力。视频操纵是当前数字社会的一个重要问题，存在许多先进的视频处理技术，需要一种不依赖于特定篡改方法的通用检测技术。本项目通过优化MATLAB图像处理代码，结合视频压缩技术，开发一种能够检测各种篡改类型的解决方案。详细注释和代码示例可在GitHub页面底部找到。

Matlab研究室上传的视频都有配套完整的可运行代码，经过测试，适合初学者使用。主要代码包括主函数main.m和其他相关m文件。运行环境为Matlab 2019b，如有错误提示，可根据指引调整。详细操作步骤包括：将所有文件放置于Matlab当前工作目录，打开main.m文件，点击运行即可获取运行结果。若需要仿真咨询或其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。提供完整代码、期刊复现、Matlab程序定制和科研合作服务。

MATLAB开发：绿色和蓝色目标视频检测与跟踪方法。这段代码能够实时检测和跟踪视频中的红色、绿色和蓝色物体。