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一个多目标跟踪的matlab代码，里面附有说明文档。其中背景差分法可以实现实时更新。该代码在检测与跟踪少量目标时效果很好，但是跟踪目标大于8后，效果下降很多,A multi-target tracking matlab code, which accompanied by a document. One of the background difference method can achieve real-time updates. The code detection and trackin
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基于背景差法的动态目标检测的代码
希望对大家有用-Difference method based on the background of the dynamic target detection code for all of us hope that useful
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背景减除的完整算法，《A Statistical Approach for Real-time Robust Background Subtraction and Shadow Detection》作者源代码-The "src" folder contains all of the source code.
To run the program, follow these simple steps:
1. Start MATLAB and ensure the "src" fold
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本程序采用matlab编码，一共有包括帧间差分法、背景差分法、光流法、混合高斯模型法四种方法来实现红外目标检测的功能，代码检测易懂，适合初学者多多借鉴~-This procedure using matlab coding, a total including the inter-frame difference, background subtraction, optical flow method, Gaussian mixture model approach are four ways
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代码是matlab编写，有例图，可直接运行（注意修改路径）。主要用来检测桥面、路面裂纹，有详细函数功能说明和算法思想，实现了路面规则条纹背景的频率估计，采用频域滤波可有效去除路面图像接近估计频率的噪声，保留目标裂纹，实现了初步的检测功能，但是功能还不完善，可作Demo供大家参考。有兴趣的朋友可以逐步完善、移植，有兴趣的朋友请与我联系。-Matlab code is written, there is case diagram, can be run directly (Note to modif
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智能图像/视频处理中，复杂背景环境（比如室外环境、机场、车站等）下，人脸识别的第一步是人脸的检测。它的精确度直接影响到后期识别的结果。不过，领域内的科学家们基本上很难有足够的精力和时间开发优化的C++代码，使其用于商业用途，而一般都是只在Matlab中进行模拟。
本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。文章中的分类器的训练数据来自与我的 webcam图像，它们被采集于不同时间，不同光照，不同背景环境下，它几乎可以实时地检测
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ViBe背景建模，用于前景检测的Matlab代码。与官网的实现方法类似，只实现了最基础的建模部分。-ViBe background modeling, the prospects for the detection of Matlab code. Similar to the implementation of the official website, only to achieve the most basic part modeling.
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这是cvpr2014年Saliency Optimization from Robust Background Detection论文的代码，感兴趣的朋友可以下载调试，基于matlab实现的。(This code is about Saliency Optimization from Robust Background Detection (cvpr2014).If you have some interesting,you will download this code to run in m
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噪声背景下的信号检测是一项复杂而又重要的任务，在雷达信号检测和通信领域都是重要的课题。在低信噪比情况下与普通自相关函数法进行了比较。给出了时域及频域(Signal detection in noisy background is a complex and important task. It is an important topic in the field of radar signal detection and communication. Compared with the gene
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