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GMMUD
- 用混合高斯模型对背景进行建模，从而提取背景-update background
The-infrared-target-detection-method
- 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
GMm
- 混合高斯模型在运动检测中的应用，检测视频中的运动物体，做出其背景图像和前景图像-Gaussian mixture model in motion detection to detect moving objects in the video to make the background image and the foreground image
OpenCV-Gaussian-model-n
- OpenCV 基于混合高斯模型GMM的运动目标检测-OpenCV based on Gaussian mixture model GMM moving target detection
Mixed-Gussian-matlab
- 基于混合高斯模型的matlab代码，用于求概率问题，可行，已经运行过了-Based on Gaussian mixture model matlab code for the required probability problems, feasible and has been running over
GuassianBackground
- 功能是用混合高斯模型实现视频图像的背景建模！vs2010和opencv实现！-Function is Gaussian mixture model, background modeling video images! vs2010 and opencv realize!
gmm-cv
- OpenCV_基于混合高斯模型GMM的运动目标检测。内附监测监控视频，方便测试使用。-OpenCV_ GMM Gaussian mixture model based moving target detection. Included monitoring surveillance video, easy testing.
abc
- 基于混合高斯模型背景建模法来检测运动目标-Gaussian mixture model-based background modeling method to detect moving targets
gmm
- 混合高斯模型使用K（基本为3到5个） 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。通观整个高斯模型，他主要是有方差和均值两个参数决定，,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性。由于我们是对运动目标的背景提取建模，因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率 为提高在繁忙
EM11
- EM算法用于混合高斯模型的估计。算法结构清晰，有详细的中文说明。条理清晰。保证能够运行出来。-EM algorithm is used to estimate the Gaussian mixture model. Clear algorithm structure, a detailed descr iption of the Chinese. Guaranteed to run out.
EMal
- 使用EM算法完成图像的分割，使用混合高斯模型，可以修改分类数。运行EM.m-Expectation Algorithm
EMmri
- EM算法完成mri图像的分割，特别是头部图像，使用混合高斯模型。-EM algorithm
gmm
- 混合高斯模型,过程是聚类，但是可以用作训练出模型，然后做测试。-GMM for recognizing
GUASSIANS
- 运动目标检车背景建模，基于混合高斯模型，附有应用的图片-Moving target inspection car background modeling, Gaussian mixture model, with a picture of the application
background-model6
- 针对子块级背景建模方法无法保证所提取前景形状的精确性及像素级背景建模方法无法有效处理非平稳场景的问题，提出了一种背景建模分层模型，首先采用文中子块级建模算法得到较为粗糙的背景区域和前景区域，然后利用混合高斯模型对特定图像区域执行像素级的前景提纯或背景模型更新操作，2 种不同层次的算法通过非 对称前向反馈机制进行级联。实验结果表明，所提分层模型在能够有效处理非平稳场景的同时保证了所提取前景 形状的精确性，且对光照突变不敏感，建模效果优于级联算法中任一独立算法，而处理时间小于2 种独立算法处
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- 本人编写的matlab程序，采用混合高斯模型和改进的CV模型相结合的目标跟踪算法，能够准确的跟踪出车辆与行人-I prepared matlab procedures, target tracking algorithm using Gaussian mixture model and improved CV model combining the ability to accurately track the vehicle and pedestrian
code
- 简单的运动目标检测,混合高斯模型，背景差分帧间差分-Simple Moving Target Detection
single-gaussian-background-model
- 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 a kind of processing methods of background extraction, image processing is suitable for the single constant background, other meth
Gauss
- 背景建模 混合高斯模型 opencv代码和matlab代码-Background modeling Gaussian mixture model opencv code and matlab code
gao
- 混合高斯模型的图像处理C++程序需要加载opencv头文件-Gaussian mixture model of c++ image processing program needs to be loaded opencv header files