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它与AndroidStudio兼容，可以在盒子中使用。
它可以检

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Trainingagenericobjectnessmeasuretoproduceasmallsetofcandidateobjectwindows,hasbeenshowntospeeduptheclassicalslidingwindowobjectdetectionparadigm.Weobservethatgenericobjectswithwell-definedclosedboundarycanbediscriminatedbylookingatthenormofgradients,withasuitableresizingoftheircorrespondingimagewindowsintoasmallfixedsize.Basedonthisobservationandcomputationalreasons,weproposetoresizethewindowto8×8andusethenormofthegradientsasasimple64Dfeaturetodescribeit,forexplicitlytrainingagenericobjectnessmeasure.Wefurthershowhowthebinarizedversionofthisfeature,namelybinarizednormedgradients(BING),canbeusedforefficientobjectnessestimation,whichrequiresonlyafewatomicoperations(e.g.ADD,BITWISESHIFT,etc.).ExperimentsonthechallengingPASCALVOC2007datasetshowthatourmethodefficiently(300fpsonasinglelaptopCPU)generatesasmallsetofcategory-independent,highqualityobjectwindows,yielding96.2%objectdetectionrate(DR)with1,000proposals.IncreasingthenumbersofproposalsandcolorspacesforcomputingBINGfeatures,ourperformancecanbefurtherimprovedto99.5%DR

华东理工大学，硕士研究生的工程实践课程的实践报告，可直接使用

利用MeanShift（均值漂移）算法对Car_Data文件夹中的视频帧序列实现目标跟踪，待跟踪的目标为场景中的车辆，初始目标位置标定需手工标定，（该视频序列中目标尺度没有很大变化，故在实现算法中只考虑单一尺度即可，即首帧中的目标大小。
）后续帧中的目标位置需通过均值漂移方法得到。

中文版，详细介绍LTCC工艺等技术

数字信号处理西安电子高西课后习题答案