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m11
- 混合高斯(Mixture of Gaussian, MOG) 背景建模算法和Codebook 背景建模算法被广泛应用于监控视频的运动目标检测问题, 但混合高斯的球体模型通常假设RGB 三个分量是独立的, Codebook 的圆柱体模型假设背景像素值在圆柱体内均匀分布且背景亮度值变化方向指向坐标原点, 这些假设使得模型对背景的描述能力下降. 本文提出了一种椭球体背景模型, 该模型克服了混合高斯球体模型和Codebook 圆柱体模型假设的局限性, 同时利用主成分分析(Principal compon
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- 针对户外视频监控存在光照变化这一问题, 提出一个用于准确完成目标检测的实时背景建模框架. 考虑到目标检测 的准确性要求, 建立基于帧间像素亮度差统计直方图的像素亮度扰动阈值. 在此基础上, 针对背景建模的实时性要求, 提出一种基于自回归背景模型的参数快速更新方法. 鉴于不同光照变化的适应性要求, 定义对光照变化不敏感的背景纹理模型. 上述模型统称为自回归{ 纹理(Auto regression and texture, ART) 模型, 该模型适应于户外光照变化. 基于该模型构建像素亮度和纹
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- 背景建模是实现运动目标检测与跟踪任务的关键技术之一, 背景模型的鲁棒性问题受到普遍关注. 本文针对背景建模所依赖的不同信息特征, 从实际应用和样本集形态两个方面分析了背景模型的鲁棒性需求. 根据不同信息的描述和处理的特点综述了背景建模的典型算法, 并考察其对鲁棒性需求的处理策略. 然后就不同层次信息的描述及其鲁棒性, 比较了典型背景建模系统, 并分析了背景建模技术的发展趋势.-Background modeling is a key technology to achieve moving ta
av-background
- 初始化 统计背景模型，用背景差法提取前景图像，并使得背景不断刷新-First initialized, statistical background model, background difference to extract foreground and background model constantly refreshed
bg_SingleGaussian
- matlab 单高斯背景模型 读取本地视频（avi)文件，并实时显示前景图像，运行速度可以达到5帧每秒-matlab single Gaussian background model
codebook
- 建立高级背景模型，实时更新新的像素点，在训练前景的过程中删除经常不被访问的码本-Senior background model, real-time update new pixels, in the process of training prospects often access code of the delete
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
Gassainmotiondect
- 基于OpenCV的高斯背景模型检测，检测效果比较好-OpenCV based on Gaussian background model of testing, test results were quite good
aver-background
- 利用均值法背景建模，即把每一真的对应像素相加除以帧数，即的背景模型-aver background
GaussianBackground
- 高斯混合背景模型的一个简单示例，采用的是opencv2.4.8以上版本，简单易懂，适合新手学习-Gauss mixed background model of a simple example, the use of more than opencv2.4.8 version, easy to understand, suitable for beginners to learn
target-detectio
- 常见的目标检测方法主要有光流法，帧差法和背景模型法。光流法利用背景和运动目标的运动速度不同进行目标检测，计算量较大；帧差法对连续几帧图像的背景进行配准，通过前后帧的差分图像分离出运动物体；背景差法根据已知背景对图像进行差分，在运动背景下需要对背景模型进行更新。-Common target detection methods are mainly optical flow method, frame differential method and background model method.
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- 步态识别论文，对目标检测方法进行了分析，提出了在HSL颜色模型空间中，利用时间域中值滤波算法构建背景模型，采用背景减除法实现人体上肢和下肢关节点的检测，采用闽值分割、形态学滤波和颗粒去除操作对关节点的图像进行二值化处理，为后续相关特征的提取做好了准备。 -Gait identification papers, for target detection methods are analyzed, presented at the HSL color space model, using med
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
Q
- 本文以室内、外不同空间的人数统计为背景，研究基于图像的人员计数技术，对某时段内进出摄像机视野中指定区域的人数，或指定区域内在景人数进行统计。主要研究内容有以下几点： （1）人员计数方案论证：本文分析对比了不同人员计数算法，研究分析了基于像素、 基于Hough变换的人员计数算法的优缺点。 （2）基于像素统计的人员计数系统实现：①分别采用近似中值背景模型和高斯混合背景模型提取前景图像；②采用基于HSV颜色空间变换的方法对前景中的阴影进行抑制；③用前景像素数除以人数得到一个人的像素平均值，
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- 文章详细描述了视频监控应用中，对背景模型进行初始化的算法，对目标的跟踪奠定了很好的基础-A Background Model Initialization Algorithm for Video Surveillance
matlab_gmm
- 针对单高斯建模的不足，提出高斯混合背景模型，可以检测出比较清楚的运动目标，经实验对比，噪声较少
MovingDetect123
- 将视频中的运动目标提取出来，将视频中的背景模型建立起来，并显示。-The video of the moving object is extracted, the video background model built up and displayed.
Untitled
- 将视频读取出来，并利用均值法的背景建模方法进行背景消除，并将原先的背景图像显示出来，并将提取出来的背景模型显示。-The video read out, and the use of background modeling method means method to eliminate the background and the background of the original image is displayed, and extracted the background model
vibe
- ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选择邻域像素进行更新。-ViBe is pixel-level background for modeling, foreground detection algorithm, which is the main difference between the background model update strategy, randomly selected sample o
demo
- 利用训练集训练一个高斯模型，进行运动目标的提取（文件中包含数据集）(Use the training set to train a Gaussian model to extract the moving object (the file contains the data set))