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搜索资源 - Foreground Detection
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1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。
参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005
2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割
参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》
C. Rother 2004
3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码
4 虹膜识别程序
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图像处理，包括视频检测，前景目标提取以及背景提取和更新，可以实现目标识别-Image processing, including video detection, foreground object extraction and background extraction and updating, target identification can be achieved
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This paper proposes a novel method for detection and segmentation of foreground objects from a video.
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基于OpenCV的简易目标检测跟踪程序，能够实现对每帧视频的连续编号截图，可以实现键盘对视频播放的控制，能对每一视频帧生成包含运动目标区域的前景图像，采用某种策略实现对运动目标的跟踪，并用矩形框+编号将运动目标标出。-A simple target detection program base on OpenCV , which can numbered consecutively for each frame of video screenshots, keyboard control the
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通过算法的移植，在试验箱TMS320DM642基本实现了前景目标的提取，以及实现了基于边缘的运动目标的检测。-Through the transplantation of the algorithm, in the chamber TMS320DM642 the basic realization of the extraction of foreground objects and the realization of the moving target detection based on
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视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。
如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。一种简单的办法是对所观察到的图片取平均，但这样做也有很多弊端，首先，这种办
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对视频进行运动检测，基于相邻两帧帧间差分。
在相邻两帧（也可以为多帧）间计算逐象素的灰度差，并通过设置阈值来确定对应运动前景的象素，进而得到运动前景区域。-On a video motion detection, based on the two adjacent interframe difference. The gray-scale difference between the two adjacent frames (may be a multi-frame) calculating
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通过建立高斯混合模型用于运动目标检测，将视频帧检测为前景和背景-Target detection through the establishment of Gaussian mixture model for motion video frame detection for foreground and background
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基于高斯的前景检测，用于从背景中将前景物体分离出来。-Based on Gaussian prospects detection, for foreground objects from the background will be separated.
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智能视频监控运动目标检测,检测目标运动，前景和背景区分-Moving object detection, intelligent video surveillance, detection of target motion, foreground and background distinguish
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智能视频监控运动目标检测,检测目标运动，前景和背景区分-Moving object detection, intelligent video surveillance, detection of target motion, foreground and background distinguish
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本代码主要是基于HSV的阴影检测及消除，分别提取前景及背景图像，进行色彩空间转换。HSV空间类似人类感觉色彩的方式，可以更加准确地识别阴影，并保持在计算上简单。-This code is mainly based on the HSV shadow detection and elimination, extract the foreground and the background image, respectively, for color space conversion. HSV spa
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混合高斯模型在运动检测中的应用，检测视频中的运动物体，做出其背景图像和前景图像-Gaussian mixture model in motion detection to detect moving objects in the video to make the background image and the foreground image
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基于opencv的前景物体检测，非常好用的程序-The foreground object detection based on OpenCV
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基于高斯核密度函数的运动目标检测程序。参考文章是background and foreground Modeling Using kernel density Estimation for visual surveilence-This programe used in moving object detection, the programe refer to article background and foreground Modeling Using kernel density Est
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详细描述了图像处理在钢材缺陷检测方面的前景，应用以及趋势。-Detailed Descr iption of the foreground image processing, applications and trends in the steel defect detection. .
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Tracking moving objects in video sequence is an important
problem in computer vision, with applications several
fields, such as video surveillance and target tracking. Most
techniques reported in the literature use background subtraction
tech
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运动检测系统，具有可以自动识别背景和前景的功能。-Motion detection system with automatic identification features background and foreground.
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三帧差法的实现，用于动态目标检测，分出背景和前景-Three implementation of frame differential method for dynamic target detection, the background and foreground
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Opencv中的一种运动检测方法，运用背景建模，可以快速识别运动物体在前景中显示出来-Opencv in one motion detection method using background modeling, you can quickly identify the moving object is displayed in the foreground
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