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2005地理中考试题
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sql server 2005 教程
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BeyondSliding Windows: Object Localization EfficientSubwindow SearchChristoph H. Lampert Matthew B. B
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ICCV & CVPR paper reading
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15. Counting crowded moving objects(CVPR 2006).pdf
 出处/时间：CVPR 2006
 适用环境：复杂的拥堵环境(同一类对象，例如：人，动物)
 特征/算法：聚类一系列分散的被跟踪特征点，利用一种高度并行的KLT跟踪方法，得到特征轨迹。然后，提出一种调节算法平滑和扩展原始特征轨迹的方法，产生条件轨迹。最后利用局部的刚性制约因素和一个简单的对象模型(标记着真实的对象计数)，聚类条件特征成候选对象。
 1.1. 特征点计算[18]
 1.2. 提高效率
 窗口面积的倒数作为计算运动参数的权重
 最优化窗口选择
 1.3. 特征重现
 由于对象之间的遮挡、自身的遮挡、对象消失和景深问题引起的对象特征改变，我们需要重新计算某些区域的特征。然而因为计算量的原因，我们不可能计算所有的空洞。基于空洞中心到最近的特征轨迹的距离产生一个权重，The frame at which we should respawn features is simply the weighted average of the times at which the centers are located.
 2. 我们认为尽管各个特征是相互独立的，但是空间上临近的特征是相互影响的。因此，利用完整特征，在时间和空间域延伸轨迹碎片（平均box内的所有特征点轨迹，初始化其他特征点轨迹(the conditioned trajectories)。Figure 3）
 3. 聚类特征点轨迹得到对象数量
 对象的统计要在一个时间段内去做，以t为中心的时间段[t-n, t+n]。在t时刻所有特征点形成一连通图G，他的边缘可能标识了一个对象。问题就是怎样实现G的分割？
 3.1 连通图G
 a、得到覆盖对象(所有特征点)的最小bounding box(w, h)；
 b、定义每个对象衔接因子的计算方法；
 c、确定两个特征是否属于一个对象的三个条件(公式3)。
 3.2 基于随机抽样一致性算法的合并
 一特征在一段时间内属于刚体运动的条件：公式(4)；鉴于噪音的影响，满足公式(5)即可。时间轴上的特征点的一致性，跟踪。
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Bayesian Human Segmentation in Crowded Situations(CVPR 2003).pdf
Bayesian Human Segmentation in Crowded Situations(CVPR 2003)Bayesian Human Segmentation in Crowded Situations(CVPR 2003)Bayesian Human Segmentation in Crowded Situations(CVPR 2003)
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