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app_updated
- 差分法提取目标时,为了保持背景的实时性,需要对不背景进行自适应更新,用VC编程-differential extraction of the target, in order to maintain the real-time background, the background is not necessary to conduct adaptive updated programming with VC
backgroundtest
- 一个是通过采用帧间差分法从多帧连续图像提取背景 另一个是通过背景提取运动物体-is through the use of an inter-frame difference from consecutive multi-frame images from the background through another campaign objects from the background
ImprovementOfMotionDetection
- 于背景减除法和时域差分法，并对这两种算法加以了改进，综合二者优点，提出了一种新的运动检测方法。 以便于视觉监视中快速、准确地分割出运动目标。同时把分割出的运动目标用区域而不是轮廓二值图表示。以下的改进方案经实验证明可以实时地分割出运动目标，效果也较好。
bs_movingdetecting_1
- 实现了运动目标的检测和跟踪，使用背景差分法，帧间差分法、光流法和均值漂移的方法，能够实现很好的对运动目标的跟踪-Achieve a moving target detection and tracking, using background subtraction, inter-frame difference, optical flow method and the method of mean-shift, it is possible to achieve a good track mov
mixture_of_gaussians
- 计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
MFCVideo(1)
- 先用背景差分法进行运动目标的检测，然后求出运动目标的质心，然后进行聚类。-First with the background subtraction method to detect moving targets, moving targets and then find the center of mass and clustering.
BackgroundDifferenceMethod
- 背景差分法，可以有效地跟踪运动目标，程序中都有注释，应该很好理解。-Background Difference Method
CameraVideo
- 对图片和视频进行处理，在opencv中对视频进行加噪去噪，以及背景差分法对它进行背景提取。-The image and video processing, opencv in the video noise denoising, and background subtraction method for background extraction.
Backgroud
- 在opencv中对视频用背景差分法对它进行背景提取。-The image and video processing, opencv in the video noise denoising, and background subtraction method for background extraction.
imgtest4
- hog+svm和基于中值建模的背景差分法的行人检测-hog+svm and pedestrians modeled based on the median background subtraction method to detect
CarDetect2
- 基于opencv的车辆检测并计数，采用的算法是背景差分法。计数很准确，效果很好(Opencv based vehicle detection and enumeration, using the algorithm is the background difference method. The count is accurate and the effect is good)
39578053automsft
- 该程序实现了在无目标时使用背景差分法自动检测目标，当目标完全进入图像中后，改用meanshift方法对目标进行跟踪(meanshift TRACKING IN video)
代码
- 静态背景 ，显著目标提取，帧间差分法，背景差分法，运动目标提取(Moving object extraction)
bgdifference
- 本文件中含有代码文件和图片，及相应的使用说明。使用的是基于差分背景法实现多目标的跟踪，以前我下载一个同名的不能用，这是我在下载下来不能用的代码上改编的，亲测可用了，相应的运行说明在readme中。(Using background difference method to track multiobjects,the process of running is writed in readme.txt)
目标跟踪project3
- 多目标跟踪，数字图像处理，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(Multi-target tracking)
da
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法，它用于把弱分类器联合成强分类器；SVM本身就是(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haa
fa(4)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程)(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based SVM Classifier + fast
ga (6)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based
smoke_test
- 简单实现烟雾检测，在本次所采用的简易方法中，采用的是基于背景差分法(Simple realization of smoke detection)
毕设
- 在静止背景下使用背景差分法和帧间差分法进行移动目标的检测(Moving target detection using background subtraction and inter-frame subtraction in static background)