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model2
- 屋檐的水槽 问题的背景 最优配料问题 摘要 20世纪以来，科学技术得到了飞速发展，数学也在这个发展过程中发挥了它不可替代的作用，同时它自身也得到了空前的发展。由于计算机的迅速发展和普及，大大增强了数学解决现实问题的能力。 我们经常使用模型的思想来认识世界和改造世界，这里的模型是针对原型而言的。模型是人们为一定的目的而对原型进行的一种抽象。而数学模型并不是一个新生事物，很久以来它就伴随在我们身边，可以说有了数学并且要用数学去解决实际问题时就一定要使用数学语言、方法去近似的刻画这
background__modelling
- 利用高斯模型实现背景建模的程序。简单实用，自己写的，利用了opencv的处理函数，需要调节阈值-using the Gaussian model, background modeling procedures. Simple and practical, wrote, opencv use of the processing function, needs to adjust the threshold
nonparameter
- 这是一个基于非参数模型的背景减运动目标分割算法的VC++程序，自己编写的，上传与大家分享。-This is a non - parametric model based on the background by moving object segmentation algorithm VC procedures, the preparation of their own. Upload share with you.
base-on-Java
- 本文以此为背景,提出了基于事件驱动的BDI agent实现体系结构,用信念(Belief)、事件(Event)、规划(Plan)等内部特征来描述软件agent,并给出了面向对象层次上的软件agent的UML模型,该模型定义了构成软件agent的四个对象:Agent、BeliefSet、Event、Plan 为描述这些对象及其交互关系,本文以java语言为基础,扩展出了能描述这四个对象的java类以及描述其交互关系-this background paper, based on Event-Dri
linyizongfangfa
- 这是一个边缘检测了理论模型，但是背景比较简单，是实际模型的前提-This is a marginal detection of a theoretical model, but the background of relatively simple, practical model is the premise
vibe
- ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少。 不仅减少了背景模型建立的过程，还可以处理背景突然变化的情况，当检测到背景突然变化明显时，只需要舍弃原始的模型，重新利用变化后的首帧图像建立背景模型。(a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences)
mixture_of_gaussian
- 利用混合高斯模型对一个图像序列或视频进行背景的去除，检测运动目标(Using the mixed Gaussian model to remove an image sequence or video background, or detect the moving target.)
Vibe
- 图像特征提取，vibe算法，运动目标检测，单帧视频序列初始化背景模型(image characteristics extraction)
一问 + 二问 VIBE_Code
- 用混合高斯模型进行背景处理，并能过滤微小的扰动，适用于动态背景(Use the mixed Gaussian model for background processing and to filter tiny perturbations for dynamic background)
code
- 初步尝试使用单高斯模型进行背景建模与跟踪提取，采用形态学方法，对于背景单一的场景，提取效果还可以。(Preliminary attempts are made to use single Gauss model for background modeling and tracking extraction. Morphological method is used to extract the effect from a single scene.)
新建文件夹 (2)
- 进行视频的背景前景提取以及视频图片转换、视频的噪点去除(Video background and foreground extraction)
vibe
- ViBe算法是由Olivier Barnich 和 Marc Van Droogenbroeck在2011年提出的一种背景建模方法。该算法采用邻域像素来创建背景模型，通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景.(ViBe algorithm is a background modeling method proposed by Olivier Barnich and Marc Van Droogenbroeck in 2011. The neighborhood pixels are used
maben
- 利用码本模型作为背景模型，对视频中的目标人物进行检测。(By using the codebook model as the background model to detect video targets.)
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)
Edge detection
- 目标检测首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。(object detectWe use statistical methods to obtain the background model, and real-time of the background model is updated to adapt to illumina
Signal detection and estimation codes
- P1:DC电平估计，在高斯白噪声背景下对一电平为1的直流信号进行测量。 P2:ROC曲线绘制 与实际仿真。(The frequency measurement system under Gauss's white noise)
kernel density estimate
- 核密度估计得背景提取的改进，通过关键桢获得背景模型(Improvement of background extraction of kernel density estimate)
gaussianBkModelTest
- 采用混合高斯模型，实现对监视背景的建模，有利于下一步运动目标的检测(The mixed Gauss model, modeling of monitoring background, is conducive to the detection of moving target next)
testgmm
- 实现运动目标检测算法的程序，应用的平台是matlab2016(The program to realize the algorithm of moving target detection, the application platform is matlab2016)
设计程序
- 本资源运用Matlab中的计算机视觉技术对视频监控中的运动人体的一些异常行为进行研究分析，涉及到了运动目标检测以及跟踪和人体异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法，通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测运动人体异常行为中，本文在检测运动人体跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定运动人体及其质心，并通过定义一些特征算子来把人体行为进行量化，从而判断是否行为异常。(In this paper, we use matlab technology to d