tracking

一.能做什么? 直观的看到某个时间段内哪个方法花了多少时间. 二.工作台介绍 非独占时间: 某函数占用的CPU时间,包含内部调用其它函数的CPU时间. 独占时间: 某函数占用CPU时间,但不含内部调用其它函数所占用的CPU时间. 三.如何操作 点击Start Method Tracking, 一段时间后再点击一次, trace文件被自动打开, 我们如何判断可能有问题的方法? 通过方法的调用次数和独占时间来查看,通常判断方法是: 如果方法调用次数不多,但每次调用却需要花费很长的时间的函数,可能会有

Java API Motion Tracking Tutorial运动追踪教程 This page describes how the Java API handles motion tracking. 该页面描述了如何使用Java API处理运动追踪. Lifecycle 生命周期 The normal motion tracking system lifecycle consists of three states: TangoPoseData.POSE_INITIALIZING, Tang

iker原创.转载请标明出处:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/39050619 Realtime and Robust Hand Tracking from Depth中的Cost Function 学习 首先,我们应该知道,输入的数据是什么:3D 点云数据. 3D点云给我的感觉应该是这种 输出的是:拟合好的手模型(48球体模型). 而这里的的3D 点云数据用p表示,每个球体用Sx 表示. Ci 第i个球体的中心:D表示深度图( 区分还

kalman filter tracking... %% Motion-Based Multiple Object Tracking % This example shows how to perform automatic detection and motion-based % tracking of moving objects in a video from a stationary camera. % % Copyright 2014 The MathWorks, Inc. %% %

Speed Up Tracking by Ignoring Features CVPR 2014 Abstract:本文提出一种特征选择的算法,来实现用最"精简"的特征以进行目标跟踪.重点是提出一种上界 (Upper Bound)来表示一块区域包含目标物体的概率,并且忽略掉这个 bound比较小的区域.我们的实验表明,忽略掉 90%的特征,仍然取得了不错的结果(未损失精度). Ignoring Features in Tracking .  基于滑动窗口的跟踪器,计算大量的 bound

Cs5171: Tracking Boost Regulator Adding a current mirror circuit to a typical boost circuit allows the user to select the amount of boost voltage and ensure a constant difference between input and output voltage. This is useful for high side drive ap

论文地址:链接: http://pan.baidu.com/s/1kTAcP8r 密码: djm4 这是一篇可手持单目相机进行定位与制图方法的文章.它与传统slam的方法不一致的地方在于将定位跟踪与制图分离出了两个单独过程. 双线程机制: 一个线程用于鲁棒跟踪手持相机运动,另一个线程用于从之前观测到的视频帧中产生三维地图点特征 .  系统允许batch techniques复杂的计算,但不在实时操作下.. 这篇文章的研究目的是:  不需要任何模板与初始目标,跟踪校正的手持相机,并且绘制环境地图.

key words:   motion estimation and compensation ,  motion analysis,video encode 今天突然有这样的想法:我的研究方向是计算机视觉,但是我这一年来研究的都是在静态场景中,去理解分析,包括opencv处理图像,pcl处理点云,都是静态的,,还没有正经的去处理过动态的,也就是从视频中直接获取想要处理的内容,比如目标检测与跟踪,运动历史及预测轨迹等等.其实,opencv处理对象从内容获取来分类的话,就是两大块:图片和视频.op

原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning.相信做跟踪的人对他们团队应该是比较熟悉的了,如Compressive Tracking就是他们的杰作之一

本文介绍的方法主要是用到了深度信息.提出了一种新的手指检测以及手型初始化的方法.具有很好的鲁棒性.在不使用GPU的情况下,速度就可以达到25FPS.准确率还相当的高.可以说是现在手势识别中最好的方法了. 当前的很多方法要不就是很慢,要不就是使用了GPU,再或者就是需要非常复杂的初始化.而本文提出的方法重新定义了手势的模型,结合了现在通用的两种方法的优势,并且加上一个约束方程,得到了很好的效果. 1.模型的重新定义 每一只手,定义了一个自由度(DOF)为26 的手的模型,其中的6个自由度代表全局的