1) interval frame symmetry difference
隔帧对称差分
1.
The moving targets are detected by interval frame symmetry difference method,and forecasted by the Kalman filter method.
通过隔帧对称差分法检测运动目标,应用卡尔曼滤波对运动目标进行预测,并计算可能目标的形心、速度、大小、周长、长宽比等特征参数,依据这些特征参数构造了一个用于目标跟踪的代价函数,成功地实现了对水下多个运动目标的自动检测与跟踪。
2) symmetrical frame-difference
对称帧差
3) discontinuous frame difference
隔帧差分
1.
A new algorithm for detecting dim moving target in IR image sequence by the infinite norm of discontinuous frame difference vector is proposed in this paper.
提出了运用隔帧差分向量无穷范数检测红外图像序列中运动弱小目标一种新算法。
4) bi-directional inter-frame difference
双向隔帧差分
1.
After that,a bi-directional inter-frame difference method was adopted in temporal domain.
首先,以第一帧图像为参考帧,对各帧图像进行运动补偿;然后,对运动补偿后的各帧图像在空域进行方差加权信息熵滤波,对空域滤波后图像采取双向隔帧差分的时域滤波;最后通过检测差分图像中的"凸包",抑制背景和噪声,检测小目标。
5) differential symmetry
差分对称
6) symmetrical frame difference
对称差分
1.
Based on the continuity and relativity in time and space of video surveillance sequences,similar face areas were found in motion areas using symmetrical frame differences of video sequences and the clustering of skin-color features.
根据视频监控图像在时间和空间上的连续性和相关性,利用视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,改进了基于规则的人脸定位方法,利用人脸的几何特征,实现复杂视频图像中的多人脸检测。
2.
A human face detection method based on symmetrical frame difference,skin-color model and geometry feature is fast.
利用对称差分、肤色模型和几何特征相结合可以快速实现视频图像中的人脸检测,具体做法是:先利用图像对称差分方法得到运动区域,再用肤色检测方法在运动区域中得到人脸候选区域,最后通过检测眼睛位置,利用人脸几何特征精确定位人脸。
3.
With symmetrical frame difference mechanism,moving objects in middle frame can be quickly detected.
本文基于立体视频序列的时空特性和左右通道间的视差特性,提出了一种结合对称差分的变化检测和秩空间立体匹配的立体视频对象分割算法。
补充资料：对称差分(n阶的)
对称差分(n阶的)
symmetric difference of order
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