This HTML5 document contains 22 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

PrefixNamespace IRI
category-eshttp://es.dbpedia.org/resource/Categoría:
dcthttp://purl.org/dc/terms/
wikipedia-eshttp://es.wikipedia.org/wiki/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n8https://web.archive.org/web/20140506113705/http:/onera-windtunnel.com/dtim-en/gpu-for-image/folkigpu.
n10http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48745-lucas-kanade-tutorial-example-2/content/LucasKanadeExample2/html/LKExample2.
dbpedia-eshttp://es.dbpedia.org/resource/
n11http://www.ri.cmu.edu/people/kanade_takeo.
n21http://es.wikipedia.org/wiki/Método_Lucas–Kanade?oldid=125664422&ns=
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n13https://github.com/Itseez/opencv_attic/blob/a6078cc8477ff055427b67048a95547b3efe92a5/opencv/samples/python2/lk_track.
n12https://github.com/Itseez/opencv_attic/blob/a6078cc8477ff055427b67048a95547b3efe92a5/opencv/samples/python2/lk_homography.
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
n7http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48744-lucas-kanade-tutorial-example-1/content/LucasKanadeExample1/html/LKExample1.
n14https://github.com/Itseez/opencv_attic/blob/master/opencv/samples/cpp/lkdemo.
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://www.ces.clemson.edu/~stb/klt/
n6http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/
n22http://www.cs.cmu.edu/~kangli/code/Image_Stabilizer.
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
Subject Item
dbr:Lucas–Kanade_method
owl:sameAs
dbpedia-es:Método_Lucas–Kanade
Subject Item
dbpedia-es:Método_Lucas–Kanade
rdfs:label
Método Lucas–Kanade
rdfs:comment
En visión artificial, el método Lucas–Kanade es un método diferencial ampliamente usado para estimar el flujo óptico desarrollado por y . Asume que el flujo es esencialmente constante en la vecindad de un píxel en consideración, y resuelve las ecuaciones básicas de flujo óptico para todos los píxeles vecinos, aplicando el criterio de cuadrados mínimos.​​
dct:subject
category-es:Inventos_de_Japón category-es:Visión_por_computadora
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-es:Método_Lucas–Kanade
dbo:wikiPageID
8649960
dbo:wikiPageRevisionID
125664422
dbo:wikiPageExternalLink
n6:24677 n7:html n8:php n10:html n11:html n12:py n13:py n14:cpp n17: n22:html
dbo:wikiPageLength
9448
prov:wasDerivedFrom
n21:0
dbo:abstract
En visión artificial, el método Lucas–Kanade es un método diferencial ampliamente usado para estimar el flujo óptico desarrollado por y . Asume que el flujo es esencialmente constante en la vecindad de un píxel en consideración, y resuelve las ecuaciones básicas de flujo óptico para todos los píxeles vecinos, aplicando el criterio de cuadrados mínimos.​​ Al combinar información de varios píxeles cercanos, el método Lucas–Kanade frecuentemente resuelve la ambigüedad inherente de la ecuación de flujo óptico. También es más robusto frente al ruido en la imagen que otros métodos locales que se concentran en un punto. Por otro lado, siendo un método puramente local, no provee información de flujo en el interior de regiones uniformes en la imagen, como sí lo hace el método global de Horn-Schunck.
Subject Item
wikipedia-es:Método_Lucas–Kanade
foaf:primaryTopic
dbpedia-es:Método_Lucas–Kanade