• Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Aufnahme und Verfolgung von Bildern und Videos im Live-Streaming

Aufnahme und Verfolgung von Bildern und Videos im Live-Streaming

Paperback

General Computers

ISBN10: 6208404304
ISBN13: 9786208404307
Publisher: Verlag Unser Wissen
Published: Dec 24 2024
Pages: 68
Weight: 0.25
Height: 0.16 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: German
Fu gänger oder Menschen in ihrer Bewegung und jedes sich bewegende Objekt zu erfassen und zu verfolgen, ist für jedes System immer eine anspruchsvolle Aufgabe. Die Herausforderung für das System wird durch die Bandbreite der Ziele, die Lichtverhältnisse und die Bewegung des Objekts noch grö er. Der Histogramm-orientierter-Gradienten-Deskriptor (HOG) ist einer der besten und beliebtesten Deskriptoren, die für die Fu gängererkennung mit dem Harr-Klassifikator verwendet werden. Der HOG-Detektor ist ein Algorithmus mit gleitendem Fenster, d. h. für jedes beliebige Bild wird ein Fenster an allen Positionen und in allen Ma stäben verschoben und ein Deskriptor berechnet. Das Fenster ist ein vorab trainierter Klassifikator, der für den Datensatz für den Deskriptor berechnet wird. Der verwendete Klassifikator ist ein linearer Support-Vector-Machine-Klassifikator und der Deskriptor basiert auf Histogrammen von Gradientenorientierungen. Gradientenorientierungen und -grö en werden für jedes Pixel aus dem vorverarbeiteten Bild ermittelt. Der Datensatz wird erstellt und der Trefferschwellenwert wird für den Deskriptor für 30 Bilder pro Sekunde für die 1000 positiven Bilder erstellt. Die Grö e des Erfassungsfensters wird auf 320 x 240 reduziert, um die Effizienz und Geschwindigkeit zu erreichen, die die Begrenzung des HOG darstellen.

Also in

General Computers