Littérature scientifique sur le sujet « Camera recognition »
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Articles de revues sur le sujet "Camera recognition"
Zhao, Ruiyi, Yangshi Ge, Ye Duan et Quanhong Jiang. « Large-field Gesture Tracking and Recognition for Augmented Reality Interaction ». Journal of Physics : Conference Series 2560, no 1 (1 août 2023) : 012016. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2560/1/012016.
Texte intégralWANG, Chenyu, Yukinori KOBAYASHI, Takanori EMARU et Ankit RAVANKAR. « 1A1-H04 Recognition of 3-D Grid Structure Recognition with Fixed Camera and RGB-D Camera ». Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomec) 2015 (2015) : _1A1—H04_1—_1A1—H04_4. http://dx.doi.org/10.1299/jsmermd.2015._1a1-h04_1.
Texte intégralReddy, K. Manideep. « Face Recognition for Criminal Detection ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 2856–60. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44528.
Texte intégralChen, Zhuo, Hai Bo Wu et Sheng Ping Xia. « A Cooperative Dual-Camera System for Face Recognition and Video Monitoring ». Advanced Materials Research 998-999 (juillet 2014) : 784–88. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.998-999.784.
Texte intégralTseng, Hung Li, Chao Nan Hung, Sun Yen Tan, Chiu Ching Tuan, Chi Ping Lee et Wen Tzeng Huang. « Single Camera for Multiple Vehicles License Plate Localization and Recognition on Multilane Highway ». Applied Mechanics and Materials 418 (septembre 2013) : 120–23. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.418.120.
Texte intégralFrancisca O Nwokoma, Juliet N Odii, Ikechukwu I Ayogu et James C Ogbonna. « Camera-based OCR scene text detection issues : A review ». World Journal of Advanced Research and Reviews 12, no 3 (30 décembre 2021) : 484–89. http://dx.doi.org/10.30574/wjarr.2021.12.3.0705.
Texte intégralFan, Zhijie, Zhiwei Cao, Xin Li, Chunmei Wang, Bo Jin et Qianjin Tang. « Video Surveillance Camera Identity Recognition Method Fused With Multi-Dimensional Static and Dynamic Identification Features ». International Journal of Information Security and Privacy 17, no 1 (9 mars 2023) : 1–18. http://dx.doi.org/10.4018/ijisp.319304.
Texte intégralPark, Yeonji, Yoojin Jeong et Chaebong Sohn. « Suspicious behavior recognition using deep learning ». Journal of Advances in Military Studies 4, no 1 (30 avril 2021) : 43–59. http://dx.doi.org/10.37944/jams.v4i1.78.
Texte intégralAke, Kanako, Tadatoshi Ogura, Yayoi Kaneko et Gregory S. A. Rasmussen. « Automated photogrammetric method to identify individual painted dogs (Lycaon pictus) ». Zoology and Ecology 29, no 2 (30 juillet 2019) : 103–8. http://dx.doi.org/10.35513/21658005.2019.2.5.
Texte intégralRusydi, Muhammad Ilhamdi, Aulia Novira, Takayuki Nakagome, Joseph Muguro, Rio Nakajima, Waweru Njeri, Kojiro Matsushita et Minoru Sasaki. « Autonomous Movement Control of Coaxial Mobile Robot based on Aspect Ratio of Human Face for Public Relation Activity Using Stereo Thermal Camera ». Journal of Robotics and Control (JRC) 3, no 3 (1 mai 2022) : 361–73. http://dx.doi.org/10.18196/jrc.v3i3.14750.
Texte intégralThèses sur le sujet "Camera recognition"
Johansson, Fredrik. « Recognition of Targets in Camera Networks ». Thesis, Linköpings universitet, Institutionen för teknik och naturvetenskap, 2008. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-95351.
Texte intégralTadesse, Girmaw Abebe. « Human activity recognition using a wearable camera ». Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2018. http://hdl.handle.net/10803/668914.
Texte intégralLos avances en tecnologías wearables facilitan la comprensión de actividades humanas utilizando cuando se usan videos grabados en primera persona para una amplia gama de aplicaciones. En esta tesis, proponemos características robustas de movimiento para el reconocimiento de actividades humana a partir de videos en primera persona. Las características propuestas codifican características discriminativas estimadas a partir de optical flow como magnitud, dirección y dinámica de movimiento. Además, diseñamos nuevas características de inercia virtual a partir de video, sin usar sensores inerciales, utilizando el movimiento del centroide de intensidad a través de los fotogramas. Los resultados obtenidos en múltiples bases de datos demuestran que las características inerciales basadas en centroides mejoran el rendimiento de reconocimiento en comparación con grid-based características. Además, proponemos un algoritmo multicapa que codifica las relaciones jerárquicas y temporales entre actividades. La primera capa opera en grupos de características que codifican eficazmente las dinámicas del movimiento y las variaciones temporales de características de apariencia entre múltiples fotogramas utilizando una jerarquía. La segunda capa aprovecha el contexto temporal ponderando las salidas de la jerarquía durante el modelado. Además, diseñamos una técnica de postprocesado para filtrar las decisiones utilizando estimaciones pasadas y la confianza de la estimación actual. Validamos el algoritmo propuesto utilizando varios clasificadores. El modelado temporal muestra una mejora del rendimiento en el reconocimiento de actividades. También investigamos el uso de redes profundas (deep networks) para simplificar el diseño manual de características a partir de videos en primera persona. Proponemos apilar espectrogramas para representar movimientos globales a corto plazo. Estos espectrogramas contienen una representación espaciotemporal de múltiples componentes de movimiento. Esto nos permite aplicar convoluciones bidimensionales para aprender funciones de movimiento. Empleamos long short-term memory recurrent networks para codificar la dependencia temporal a largo plazo entre las actividades. Además, aplicamos transferencia de conocimiento entre diferentes dominios (cross-domain knowledge) entre enfoques inerciales y basados en la visión para el reconocimiento de la actividad en primera persona. Proponemos una combinación ponderada de información de diferentes modalidades de movimiento y/o secuencias. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto obtiene resultados competitivos en comparación con existentes algoritmos basados en deep learning, a la vez que se reduce la complejidad.
Erhard, Matthew John. « Visual intent recognition in a multiple camera environment / ». Online version of thesis, 2006. http://hdl.handle.net/1850/3365.
Texte intégralSoh, Ling Min. « Recognition using tagged objects ». Thesis, University of Surrey, 2000. http://epubs.surrey.ac.uk/844110/.
Texte intégralMudduluru, Sravani. « Indian Sign Language Numbers Recognition using Intel RealSense Camera ». DigitalCommons@CalPoly, 2017. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/1815.
Texte intégralBellando, John Louis. « Modeling and Recognition of Gestures Using a Single Camera ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2000. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin973088031.
Texte intégralBrauer, Henrik Siebo Peter. « Camera based human localization and recognition in smart environments ». Thesis, University of the West of Scotland, 2014. https://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.739946.
Texte intégralHannuksela, J. (Jari). « Camera based motion estimation and recognition for human-computer interaction ». Doctoral thesis, University of Oulu, 2008. http://urn.fi/urn:isbn:9789514289781.
Texte intégralAkman, Oytun. « Multi-camera Video Surveillance : Detection, Occlusion Handling, Tracking And Event Recognition ». Master's thesis, METU, 2007. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12608620/index.pdf.
Texte intégralKurihata, Hiroyuki, Tomokazu Takahashi, Ichiro Ide, Yoshito Mekada, Hiroshi Murase, Yukimasa Tamatsu et Takayuki Miyahara. « Rainy weather recognition from in-vehicle camera images for driver assistance ». IEEE, 2005. http://hdl.handle.net/2237/6798.
Texte intégralLivres sur le sujet "Camera recognition"
Iwamura, Masakazu, et Faisal Shafait, dir. Camera-Based Document Analysis and Recognition. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29364-1.
Texte intégralIwamura, Masakazu, et Faisal Shafait, dir. Camera-Based Document Analysis and Recognition. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-05167-3.
Texte intégralJaved, Omar. Automated Multi-Camera Surveillance : Algorithms and Practice. Boston, MA : Springer Science+Business Media, LLC, 2008.
Trouver le texte intégralFaisal, Shafait, et SpringerLink (Online service), dir. Camera-Based Document Analysis and Recognition : 4th International Workshop, CBDAR 2011, Beijing, China, September 22, 2011, Revised Selected Papers. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012.
Trouver le texte intégralWang, Jiang, Zicheng Liu et Ying Wu. Human Action Recognition with Depth Cameras. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-04561-0.
Texte intégralUnited States. National Aeronautics and Space Administration., dir. A model-based approach for detection of runways and other objects in image sequences acquired using an on-board camera : Final technical report for NASA grant NAG-1-1371, "analysis of image sequences from sensors for restricted visibility operations", period of the grant January 24, 1992 to May 31, 1994. [Washington, DC : National Aeronautics and Space Administration, 1994.
Trouver le texte intégralUnited States. National Aeronautics and Space Administration., dir. A model-based approach for detection of runways and other objects in image sequences acquired using an on-board camera : Final technical report for NASA grant NAG-1-1371, "analysis of image sequences from sensors for restricted visibility operations", period of the grant January 24, 1992 to May 31, 1994. [Washington, DC : National Aeronautics and Space Administration, 1994.
Trouver le texte intégralUnited States. National Aeronautics and Space Administration., dir. A model-based approach for detection of runways and other objects in image sequences acquired using an on-board camera : Final technical report for NASA grant NAG-1-1371, "analysis of image sequences from sensors for restricted visibility operations", period of the grant January 24, 1992 to May 31, 1994. [Washington, DC : National Aeronautics and Space Administration, 1994.
Trouver le texte intégralHooper, John R. The illustrated Camaro recognition guide. Westminster, MD : J & D Publications, 1992.
Trouver le texte intégralRemondino, Fabio. TOF Range-Imaging Cameras. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Camera recognition"
Zhang, Shu, Guangqi Hou et Zhenan Sun. « Eyelash Removal Using Light Field Camera for Iris Recognition ». Dans Biometric Recognition, 319–27. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12484-1_36.
Texte intégralFischer, Stephan, Ivica Rimac et Ralf Steinmetz. « Automatic Recognition of Camera Zooms ». Dans Visual Information and Information Systems, 253–60. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1999. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-48762-x_32.
Texte intégralSrivastava, Gaurav, Johnny Park, Avinash C. Kak, Birgi Tamersoy et J. K. Aggarwal. « Multi-camera Human Action Recognition ». Dans Computer Vision, 501–11. Boston, MA : Springer US, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-31439-6_776.
Texte intégralXompero, Alessio, et Andrea Cavallaro. « Cross-Camera View-Overlap Recognition ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 253–69. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-25075-0_19.
Texte intégralXie, Xiaohua, Yan Gao, Wei-Shi Zheng, Jianhuang Lai et Junyong Zhu. « One-Snapshot Face Anti-spoofing Using a Light Field Camera ». Dans Biometric Recognition, 108–17. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-69923-3_12.
Texte intégralLiu, Yanqiong, Gang Shi, Qing Cui, Yuhong Sheng et Guoqun Liu. « A Method of Personnel Location Based on Monocular Camera in Complex Terrain ». Dans Biometric Recognition, 175–85. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-97909-0_19.
Texte intégralKasar, Thotreingam, et Angarai G. Ramakrishnan. « Multi-script and Multi-oriented Text Localization from Scene Images ». Dans Camera-Based Document Analysis and Recognition, 1–14. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29364-1_1.
Texte intégralBukhari, Syed Saqib, Faisal Shafait et Thomas M. Breuel. « Border Noise Removal of Camera-Captured Document Images Using Page Frame Detection ». Dans Camera-Based Document Analysis and Recognition, 126–37. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29364-1_10.
Texte intégralBukhari, Syed Saqib, Faisal Shafait et Thomas M. Breuel. « An Image Based Performance Evaluation Method for Page Dewarping Algorithms Using SIFT Features ». Dans Camera-Based Document Analysis and Recognition, 138–49. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29364-1_11.
Texte intégralNagy, Robert, Anders Dicker et Klaus Meyer-Wegener. « NEOCR : A Configurable Dataset for Natural Image Text Recognition ». Dans Camera-Based Document Analysis and Recognition, 150–63. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29364-1_12.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Camera recognition"
Rajaraman, Srinivasan, Danielle M. Caruccio, Nicholas C. Fung et Cory J. Hayes. « Fully automatic, unified stereo camera and LiDAR-camera calibration ». Dans Automatic Target Recognition XXXI, sous la direction de Timothy L. Overman, Riad I. Hammoud et Abhijit Mahalanobis. SPIE, 2021. http://dx.doi.org/10.1117/12.2587806.
Texte intégralWu, Haoyu, Shaomin Xiong et Toshiki Hirano. « A Real-Time Human Recognition and Tracking System With a Dual-Camera Setup ». Dans ASME 2019 28th Conference on Information Storage and Processing Systems. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/isps2019-7469.
Texte intégralPerez-Yus, A., G. Lopez-Nicolas et J. J. Guerrero. « A novel hybrid camera system with depth and fisheye cameras ». Dans 2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2016.7900058.
Texte intégralSumida, Hiroaki, Fuji Ren, Shun Nishide et Xin Kang. « Environment Recognition Using Robot Camera ». Dans 2020 5th IEEE International Conference on Big Data Analytics (ICBDA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icbda49040.2020.9101205.
Texte intégralCastells-Rufas, David, et Jordi Carrabina. « Camera-based Digit Recognition System ». Dans 2006 13th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icecs.2006.379899.
Texte intégralKessler, Viktor, Patrick Thiam, Mohammadreza Amirian et Friedhelm Schwenker. « Pain recognition with camera photoplethysmography ». Dans 2017 Seventh International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/ipta.2017.8310110.
Texte intégralHiew, B. Y., Andrew B. J. Teoh et Y. H. Pang. « Digital camera based fingerprint recognition ». Dans 2007 IEEE International Conference on Telecommunications and Malaysia International Conference on Communications. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/ictmicc.2007.4448572.
Texte intégralShahreza, Hatef Otroshi, Alexandre Veuthey et Sébastien Marcel. « Face Recognition Using Lensless Camera ». Dans ICASSP 2024 - 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10446710.
Texte intégralYao, Yi, Chung-Hao Chen, Besma Abidi, David Page, Andreas Koschan et Mongi Abidi. « Sensor planning for PTZ cameras using the probability of camera overload ». Dans 2008 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2008.4761040.
Texte intégralLei, Bangjun, Shuifa Sun et Sheng Zheng. « Passive geometric camera calibration for arbitrary camera configuration ». Dans Sixth International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, sous la direction de Mingyue Ding, Bir Bhanu, Friedrich M. Wahl et Jonathan Roberts. SPIE, 2009. http://dx.doi.org/10.1117/12.832609.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Camera recognition"
Steves, Michelle, Brian Stanton, Mary Theofanos, Dana Chisnell et Hannah Wald. Camera Recognition. National Institute of Standards and Technology, mars 2013. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ir.7921.
Texte intégralShapovalov, Viktor B., Yevhenii B. Shapovalov, Zhanna I. Bilyk, Anna P. Megalinska et Ivan O. Muzyka. The Google Lens analyzing quality : an analysis of the possibility to use in the educational process. [б. в.], février 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/3754.
Texte intégralTao, Yang, Amos Mizrach, Victor Alchanatis, Nachshon Shamir et Tom Porter. Automated imaging broiler chicksexing for gender-specific and efficient production. United States Department of Agriculture, décembre 2014. http://dx.doi.org/10.32747/2014.7594391.bard.
Texte intégralYan, Yujie, et Jerome F. Hajjar. Automated Damage Assessment and Structural Modeling of Bridges with Visual Sensing Technology. Northeastern University, mai 2021. http://dx.doi.org/10.17760/d20410114.
Texte intégralHall, Mark, et Neil Price. Medieval Scotland : A Future for its Past. Society of Antiquaries of Scotland, septembre 2012. http://dx.doi.org/10.9750/scarf.09.2012.165.
Texte intégralDalglish, Chris, et Sarah Tarlow, dir. Modern Scotland : Archaeology, the Modern past and the Modern present. Society of Antiquaries of Scotland, septembre 2012. http://dx.doi.org/10.9750/scarf.09.2012.163.
Texte intégral