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搜索资源 - Video Classification System
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简介：
本程序采用php+mysql构建。运行速度更快,更安全,运行程序目录中install.php进行安装
1、采用模块化后台管理。可轻松管理电影数据。实现影片等级制度。隐藏影片。实现会员分级制度。拥有便捷的在线电话，手机，银行等支付方式。
配合程序可实现时时开通。
2、支持在线点播，在线下载，在线直播方式发布您的音乐跟视频。
3、高扩展性能。可结合BBS论坛，。实现用户数据库共享。实现发贴赚点。删点扣点等功能。一次注册。全站通用。
4、用户收费机制。用户可分扣点消费。
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视频系统
本程序采用php+mysql构建。运行速度更快,更安全,运行程序目录中install.php进行安装
1、采用模块化后台管理。可轻松管理电影数据。实现影片等级制度。隐藏影片。实现会员分级制度。拥有便捷的在线电话，手机，银行等支付方式。
配合程序可实现时时开通。
2、支持在线点播，在线下载，在线直播方式发布您的音乐跟视频。
3、高扩展性能。可结合BBS论坛，。实现用户数据库共享。实现发贴赚点。删点扣点等功能。一次注册。全站通用。
4、
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情景检测，使用vs2008环境，代码简洁，可实现
Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-Scenario testing, using the vs2008 environment, the code simple, achievable Video Retrieval System video classification and retrieval, with reference to the World trieckvid
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图像模式匹配检测，使用C++，代码简洁，可实现
Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-Image pattern matching detection, the use vs2008 environment, the code is simple and can achieve Video Retrieval System video classification and retrieval, using the referen
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opencv人物形状检测
Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-opencv shape detection Video Retrieval System characters video classification and retrieval, with reference to the World trieckvid Competition
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视频搜索中人脸识别关键技术的研究与实现。本文对人脸检测与识别技术进行了研究，实现了一个用于视频搜
索的自动人脸识别系统。该系统对输入的视频帧进行人脸检测和定
位，经过图像预处理之后，进行重要特征点Gabor一Fisher的特征提取
和分类识别。-Video search, face recognition and implementation of key technologies. In this paper, face detection and recognition tech
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视频监控系统下的多目标跟踪，将运动分类和跟踪结合在一起，使用FCM进行聚类。-Video surveillance system under the multi-target tracking, classification and tracking the movement combined with the use of FCM clustering.
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运动目标检测是整个视频监控系统的最底层，是目标跟踪、目标分类、
标行为理解等的基础，因此运动目标检测是视频序列图像处理的关键环节。
-Moving target detection is the video surveillance system, the bottom is the target tracking, target classification, and so on the basis of standard behavior understanding, so vide
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It is useful to developer who ieterest with detecting object in video surveillance system
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视频分类内部文档，基于融合MPEG-7描述子和 二次预测机制的视频自动分类算法,-Video Categories internal document, based on the integration of MPEG-7 descr iptors and the second automatic prediction mechanism of the video classification algorithm
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IBM Research TRECVID-2007 Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-IBM Research TRECVID-2007 Video Retrieval System video classification and retrieval, with reference to the World trieckvid Competition
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IBM Research TRECVID-2007 Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考，视频捕捉-IBM Research TRECVID-2007 Video Retrieval System video classification and retrieval, with reference to the World trieckvid contest, video capture
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运动检测，
Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考，-Motion detection, Retrieval System video classification and retrieval, use of the World Series trieckvid reference
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视频人物检测代码
Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-Video Video Retrieval System detection code characters video classification and retrieval, with reference to the World trieckvid Competition
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鼠标图像画图处理程序
Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-Mouse Paint image processing Video Retrieval System video classification and retrieval, the World Series with reference trieckvid
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opengcv下mfc的系统构架画面检测
Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-opengcv mfc system architecture under the screen test Video Retrieval System video classification and retrieval, with reference to the World trieckvid Competition
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opencv的sift算法
Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-opencv The sift algorithm for Video Retrieval System video classification and retrieval, with reference to the World trieckvid Competition
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图像像素匹配，使用C++环境，代码简洁，可实现
Video Retrieval System
视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-Scenario testing, the use of C++ environment, the code is simple and can achieve Video Retrieval System video classification and retrieval, with reference to the World triec
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基于稀疏表达的视频文字检测方法 ：针对传统视频文字检测方法存在效率较低、计算复杂、精确度不高的不足，提出一种视频文字检测方法，通过基于边缘密度和连
通域分析的文字粗检测得到候选文本行，利用稀疏表达分类产生的过完备词典进行文字行验证。实验结果表明，该方法具有较好的检测性
能，可以应用于视频检索系统。-Expression based on sparse video text detection method: video text detection method for the exis
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背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
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