Добірка наукової літератури з теми "SURVEILLIANCE"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "SURVEILLIANCE".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "SURVEILLIANCE"
Heriansyah, Heriansyah. "Taman Sebagai Strategi Kontra Terorisme Studi Kasus Gedung Sate dan Gasibu Bandung." Arsitekta : Jurnal Arsitektur dan Kota Berkelanjutan 4, no. 02 (November 30, 2022): 79–85. http://dx.doi.org/10.47970/arsitekta.v4i02.344.
Повний текст джерелаYanaral, Fatih, Ufuk Çağlar, Furkan Şendoğan, and Murat Binbay. "Active surveillance of prostate cancer with multiparametric magnetic resonance imaging: Review of the literature." Yeni Üroloji Dergisi 17, no. 2 (June 30, 2022): 116–22. http://dx.doi.org/10.33719/yud.2022;17-2-1068641.
Повний текст джерелаDebnath, Krishnendu, Swet Nisha, Debanjan Das, Nilanjana Goswami, and Sudipto Barai. "Periodontal Health-The Gordian Knot in Public Health: The Indian Standpoint." JOURNAL OF CLINICAL AND DIAGNOSTIC RESEARCH, 2023. http://dx.doi.org/10.7860/jcdr/2023/58562.18050.
Повний текст джерелаДисертації з теми "SURVEILLIANCE"
MISHRA, OM. "ACTIVITY RECOGNITION IN A VIDEO – A REAL TIME APPROACH." Thesis, 2011. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/13802.
Повний текст джерелаThe motivation behind this project is to develop software for tracking and recognizing the human activity major application in security, surveillance and vision analysis. The developed software must be capable of tracking the human body and recognizing its activity. The proposed method uses the approach for features extraction from the sequences of images. The method describes about the recognition of human activity with the help of change in energy produced by motion of the connected pixels in an image and then we used the support vector machine as the classifier. The proposed technique takes care of the real time implementation of the technique and in qualitative decision making both and shows better results. This technique is capable of understanding the activity. The statistical confidence is higher as compared to the previous techniques because the activity recognition is based upon the features of not just one organ but also on the dependent organs. This method works in real time and is inherently parallel.
Тези доповідей конференцій з теми "SURVEILLIANCE"
Charalambous, Elisavet, Junichi Takaku, Pantelis Michalis, Ian Dowman, and Vasiliki Charalampopoulou. "Automated motion detection from space in sea surveilliance." In Third International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment, edited by Diofantos G. Hadjimitsis, Kyriacos Themistocleous, Silas Michaelides, and Giorgos Papadavid. SPIE, 2015. http://dx.doi.org/10.1117/12.2193774.
Повний текст джерелаXu, Ru, Jianzhong Wang, Tianlei Wang, Jiuwen Cao, and Huanqiang Zeng. "A novel excavation device recognition based underground network surveilliance system." In 2017 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/ispacs.2017.8266474.
Повний текст джерела