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搜索资源 - Foreground Detection
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用差分法对前景图像突出显示，本程序运用的是codebook方法检测背景的-foreground detection
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本算法是在openCV的平台下一种视频前景检测的方法，是Liyuuan在ACM Multimedia 2003会议中发表的论文的思想
-This algorithm is a video openCV platform foreground detection method, the idea of Liyuuan of papers published in the ACM Multimedia 2003 conference
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混合高斯背景建模C++源程序
在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。-Before the the mixed Gaussian background the modeling C++ source. During foreground detection, background training, each background image using a Gaussian mixture model simu
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利用混合高斯进行前景检测，比较好用，初学者可以下载-GMM foreground detection
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基于高斯模型的运动前景检测代码，非常简单，可直接运行~对初学者有用-foreground detection
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展示opencv中运动跟踪框架的使用，如前景检测模块、新团块检测模块等-Show the usage in motion tracking framework in opencv, such as foreground detection module, a new mass detection module
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实现了车辆目标的背景建模、前景检测、阴影消除、车辆跟踪-Achieve a vehicle target background modeling, foreground detection, shadow elimination, vehicle tracking
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基于Opencv的视频序列前景检测模块，可以用来检测自动化目标跟踪的初始位置-Opencv based video sequences foreground detection module,can be used to detect the initial position in automated target tracking
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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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高斯混合滤波建模，基于opencv，用于背景建模，前景检测-Gaussian mixture filter modeling, based on opencv, for background modeling, foreground detection
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为实现教室监控视频中多目标智能跟踪，研究提出了一种基于前景检测修正和梯度特征的改进型ＣａｍＳｈｉｆｔ算法。该算法利用收敛速度分段分区可调的背景重建算法对视频序列进行背景重建与前景检测。综合考虑了前景检测结果，图像
梯度和颜色特征，进行ＣａｍＳｈｉｆｔ目标跟踪。该算法能自适应调节梯度与颜色特征融合比例，对强光有一定的抑制作用。开发了实验软件，仿真结果表明了所提算法的有效性，为解决教室照明用电浪费问题提供一个可行的解决方案。-Surveillance video in the classroom
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前景检测，输入一个视频，经过若干帧的训练，可以检测出之后的帧的前景和背景。-Background Generation And Foreground Detection。
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针对摄像机固定下的复杂背景环境，对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割，实现运动目标检测和跟踪。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。-For c
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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，很简单。-ViBe is a pixel-level video background or foreground detection algorithm modeling, better than several well-known algorithms, hardware memory footprint small, very simple.
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vibe 算法，前景检测，运动目标检测。-Vibe algorithm, foreground detection, moving target detection.
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针对成像平台运动情况下的运动目标检测问题，提出了一种从特征点稀疏运动场估计到运动分类的目标检测算法。
首先通过快速特征点检测与跟踪恢复出图像稀疏运动场；然后依据特征点之间运动一致性关系实现属于同一运动模式的特征
点分类，根据分类得到的各组特征点计算场景图像重建误差，剔除重建误差最小的特征点组，实现对前景目标的检测。仿真实
验对该算法在复杂场景中检测运动目标的有效性进行了验证。-】In order to detect target in the background motion vi
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This paper advances prior work by proposing a joint learning
framework to simultaneously identify the spatial and temporal
extents of the action of interest in training videos. To get pixel-level
localization results, our method uses dense traj
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ViBe前景检测算法，不对视频帧进行灰度变换，直接基于RGB的图像处理-ViBe foreground detection algorithm, not video frames gray transformation, directly based on the RGB image processing
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介绍了一种显著性检测，程序可以直接运行，可以得到显著图像，有图像源。-propose a bottom-up visual saliency detection algorithm. Different most previous methods that mainly concentrate on image object, we take both background and foreground into consideration.
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进行前景检测的c++代码，可以跨平台，曾经在某国际杂志发表过的方法-foreground detection of c++ code
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