视频特征

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图像视频LBP特征提取Matlab算法
本算法实现图像和视频的局部二值模式(LBP)特征提取,适用于对图像和视频进行内容描述。
Matlab斑马鱼视频特征学习分析CNN的优化方法探讨
探讨了以斑马鱼游泳圈分类为例的两流CNN视频特征学习分析,展示了最新AI解释技术的实用性。通过可视化CNN在斑马鱼运动分类训练中的学习特征,详细说明了技术进步在此领域的应用。文章除了提供源代码和自述文件外,还附带重要的进一步说明。
基于时空分布特征的新闻视频标题字幕快速识别
新闻视频标题字幕蕴含着丰富的语义信息,对理解新闻内容至关重要。本研究利用标题字幕独特的时空分布特征,提出了一种快速检测和定位新闻视频标题字幕的方法。 该方法首先利用标题字幕跨帧持续出现的特点,减少了需要处理的帧数,提高了效率。然后,通过分析标题字幕的边缘和位置特征,标记出图像中潜在的字幕块。最后,通过对帧序列进行统计分析,确定标题字幕在视频中的位置以及出现和消失的时间。实验结果表明,该方法简单高效,能够快速、准确地检测和定位新闻视频中的标题字幕。
【Matlab源码】毫米波雷达生命特征信号检测视频下载
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,均可直接运行,适合初学者。主要代码包括主函数main.m和其他m文件的调用。运行环境要求Matlab 2019b版本。若运行出现问题,请根据提示进行修改,或联系博主寻求帮助。操作简单,将所有文件放入Matlab的当前文件夹,双击打开main.m文件,点击运行即可得到结果。对于仿真咨询或其他服务需求,请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。
基于视频的多特征火焰检测系统使用DFT的Matlab源代码
这个项目是火焰检测系统的部分实现,使用了视频和DFT技术。它起源于我的毕业设计,开发一个多功能的火焰检测解决方案。虽然项目尚未准备好用于实际应用,但在Mac环境下测试表明响应时间令人满意。该系统基于OpenCV 2.4.8,适用于多平台,包括Windows,Linux和Android。它通过颜色检测和运动检测对图像进行分割,并使用高斯混合模型进行背景建模。最终结果展示了成功检测到的火焰区域。
视频中不可见对象的图像分割特征提取MATLAB代码-TransferSeg
我们在ACCV2018会议上提出了一种利用Caffe实现的方法,通过可传输的表示形式,将从图像中可见对象获取的知识转移到视频中的不可见对象。联系人:陈一文(chenyiwena at gmail dot com)。如果这项研究对您有帮助,请引用我们的论文。
用户特征
本表格详细介绍了用户特征,是用户研究和分析的宝贵资源。
Matlab开发视频剪辑为子视频
此功能允许用户将输入的视频按需分割为多个子视频。用户可通过函数输入或GUI控制(使用imrect函数)定义每个片段的尺寸。这一功能可以看作是concatVideo2D的补充,特别适用于需要一次处理多个子视频的场景。与Matlab的imcrop函数结合使用,可以通过apply2VideoFrames.m函数实现类似的效果。
无穷特征筛选基于图的特征过滤技术
无穷特征筛选是一种基于图的特征过滤方法,通过图结构分析和数据处理,实现对特征的有效筛选和优化。
SQL语言特征
SQL(结构化查询语言)是一种多功能语言,具有以下主要功能:- 数据查询(查询语言)- 数据定义(数据定义语言)- 数据操作(数据操作语言)- 数据控制(数据控制语言)