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GMM
- 针对摄像机固定下的复杂背景环境，对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割，实现运动目标检测和跟踪。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。-For c
mixture_gaussians
- 基于混合高斯背景模型的建模，用于视频运动区域提取，很有用的代码，希望对学者有所帮助-Modeling of mixed Gauss background model based on, for video motion region extraction, very useful code, and I hope to help scholars
guassianmodel
- 对采集的视频图像序列进行基于混合高斯模型的背景建模，随着背景的不断更新，提取出的背景效果越来越好，但该方法不适合背景变化剧烈的场景。-Video capture image sequences based on background modeling Gaussian mixture model, with the background of constantly updated, the extracted background effect is getting better, but th
mixture_of_gaussians
- 混合高斯模型提取视频帧前景背景图像，经试验验证准确率比较高-Mixed gaussian model to extract video frame prospects background image
BSG_GMM
- 背景检测算法，利用混合高斯模型，可以每一帧更新背景帧得到较好的结果-Background detection algorithm, using Gaussian mixture model, you can update each frame background frame to get better results
Hybrid-Gaussian
- 混合高斯模型，能够区分前景和背景。导入视频可世界运行。但是还没有去噪，可能对前景分析不够准确。-The code of Hybrid Gaussian,It can distinguish the difference of foreground and background.
hybrid-gaussian
- 混合高斯模型，提取前景和背景。效果勉强，可直接使用。-Mixed Gauss model, extraction of foreground and background.
run
- 基于混合高斯模型的背景减除实现程序，速度还可以，但是效果不是特别好，还有待改进-Gauss mixture model background subtraction procedure based on the implementation, can also speed, but the effect is not particularly good, there is room for improvement
GMM-GMR-v2.0
- 利用混合高斯模型对背景图像进行建模，所谓“混合高斯”的意思就是每个像素都是由多个单高斯分布混合组成的。-Name of the file which the classifier is loaded. Only the old haar classifier (trained by the haar training application) and NVIDIA s nvbin are supported for HAAR and only new type of OpenCV XML ca
bgfg_egmml
- 采用混合高斯模型对背景进行建模，然后对视频的运动目标进行检测！-By using the gaussian mixture model for background modeling, and then to detect the moving targets of video!
meanshift-tracking
- 本算法实现的是目标的跟踪，采用的是混合高斯模型建立背景，然后用meanshift进行跟踪，包括使用MFC进行界面编辑-The algorithm is to track the target, using Gaussian mixture model background, and then meanshift track, including the use of interfacial MFC edit
sy5
- 改进的混合高斯背景模型，用于检测运动目标，能够有效的提取前景-Improved gaussian mixture background model, used to detect moving targets, and can effectively extract prospect
Gussian
- 基于混合高斯模型的背景减除法，用于分离前景和背景-Background subtraction method based on Gaussian mixture model for separating the foreground and background
Foreground-detection-procedures
- 前景检测程序，MATLAB实现，有背景差分，帧差法，混合高斯模型，光流法。-Foreground detection procedures, MATLAB, background difference, frame difference method, the gaussian mixture model and optical flow method.
dangaosi
- 单高斯模型是一种图像处理背景提取的处理方法，适用于背景单一不变的场合，其他如混合高斯模型等方法都是对单高斯模型的扩展，单以单高斯模型最为简便，而且采取参数迭代方式，不用每次都进行建模处理。-Single Gaussian model is an image processing method for processing background extraction, suitable for constant background single occasion, other methods s
YunDongWuTiGenZong
- 建立混合高斯背景模型分离离前景和背景实现运动物体跟踪(Establish a mixed Gaussian background model to separate the foreground from the background to achieve the tracking of moving objects)
447809
- 混合高斯模型,用于背景建模的程序,使用时请安装OPENCV()
JGIB
- 混合高斯模型,用于背景建模的程序,使用时请安装OPENCV()
automatic_image_segement
- 本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy