搜索资源列表
mixture_of_gaussians
- 基于高斯的背景建模，可以实现一个动态视频的跟踪。-GAUSS BACKGRONG
GMM
- 利用混合高斯法将视频提取背景 并做降噪膨胀腐蚀处理 附有视频文件 -GMM method to extract the video and do the background noise expansion corrosion treatment with video files
meanshift
- 实现高斯背景建模，并且提取运动目标。具有良好的适用性-Gaussian background modeling to achieve, and extract the moving target. Good applicability
Directshow
- Directshow单高斯背景建模源程序-Directshow single Gaussian background modeling source
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-model4
- 提出了一种基于模型切换的背景建模方法(M SBM ).该方法以嫡图像为纽带, 实现了不同精细程度的背景模型在空间上的自适应选取和在时间上的自适应切换.对于亮度分布复杂度高的背景区域采用精细的模型以保证运动目标检测的精度,反之采用简单的模型以降低计算量 .通过模型结构自适应结合参数自适应, 很好地兼顾了检测精度和计算代价.墓于高斯混合模型和时间平均模型的双模型切换式运动目标检测算法被用于实验研究, 结果表明这种算法的检测效果和单独采用高斯混合模型的检测效果相当, 而计算速度却比后者提高很多-P
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
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
Copy_of_back_ground_gaussian
- 很好用的基于高斯算法的静止背景下移动目标的背景提取-Gauss algorithm based on the context of static background moving target extraction well used
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
background
- 使用帧差法进行视频背景提取，高斯背景建模。 serendra背景更新，用第一帧做背景进行更新-Video background extracted using frame difference, Gaussian background modeling. serendra background updating, with the first frame to do a background update
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
MOG
- 利用opencv工具包实现混合高斯背景建模，可完成实时的背景抓取-Opencv toolkits use Gaussian mixture background modeling, to be completed in real-time background crawl
loci
- 实现用帧差法画质心轨迹 高斯背景建模 可以运行的程序 opencv-Picture frame difference method implemented by the loci of Gaussian background modeling
opencv
- 运用高斯混合背景法对背景建模的背景差分法运动目标检测。-Background method using Gaussian mixture background modeling background subtraction method to detect moving targets.
matrixmog
- GMM高斯混合模型法提取前景，利用中值法提取初始背景，用矩阵代替循环，提高实时性。-GMM Gaussian mixture model extraction prospects, initial background extraction using median method, using a matrix instead of circulation, improve real-time.
background-update-opencv
- 基于混合高斯的背景更新,并保存所获得的前景、背景图片 ，开发环境为Opencv2.3+vs2010-background update by GMM
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
gaussion_dec
- 采用高斯背景建模方法实现动态背景下运动目标的检测，能够适应一定的背景变化-Gaussian background modeling method to detect moving targets achieved under the dynamic background, able to adapt to certain changes in background
Traffic-statistics-based-on-video
- 基于视频的车流量统计，以背景建模为核心，采用基于高斯混合模型的背景建模方法。-Traffic statistics based on video, the background model as the core, using background modeling method based on Gauss mixture model.