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yudong
- 运动目标识别，采用背景差分方法。背景图像由均值法获得。里面的视频换成前几帧换成纯背景效果能更好一点-Moving target identification, using the background difference method. Background image obtained from the mean. Which replaced the previous video frame replaced by pure background a little better resul
MST-Player-v1.5
- 运动目标识别，采用背景差分方法。背景图像由均值法获得。里面的视频换成前几帧换成纯背景效果能更好一点-Moving target identification, using the background difference method. Background image obtained from the mean. Which replaced the previous video frame replaced by pure background a little better resul
DE2_LCM_CCD_detect_b
- 本程序基于Altera公司的DE2平台完成仓库的实时监控并对移动的目标进行自动识别和报警的FPGA设计，研究重点就是图像采集和移动目标识别的FPGA实现。采用Altera公司的DC2模版对视频进行采集并将采集到的图像信息进行缓存，通过监视器实时显示，采用帧间差分法对采集到的帧图像进行运动检测，当仓库中有运动情况的时候，两个图像间灰度会出现异常，通过对灰度异常的侦测完成仓库移动目标的识别并蜂鸣器报警。-Complete real-time monitoring of the warehouse a
recognition-algorithm-design
- 运用帧差序列图像进行背景建模与更新，采用背景差分和LBP纹理分析法进行运动车辆的分割及阴影消除。提出车辆形状投影量的概念，将视频车辆二维形状信息降至一维，并设计二维输入模糊分类器，根据形状投影量和车高，车长比，完成车型的多种类精细识别。-Frame difference image sequence background modeling and updating, background subtraction and the LBP texture analysis method for th
FrameSubtraction
- 三帧差法做物体检测跟踪。 三帧差法的具体算法如下。 提取连续的三帧图像用来进行目标识别跟踪效果不错-Three frame difference method is used to good effect target identification and tracking
dongtaigz12_3
- 汽车车牌识别，帧差法背景提取，图像识别 视频；目标检测；背景重建；背景更新；背景差法-Video Target Detection Background Reconstruction Background Update Background Subtraction
d
- 关于帧差法的特征提取的代码，用于图像识别，和图像分割-On the frame difference method for feature extraction code for image recognition, image segmentation and
zhenchajianfa
- 基于帧间差分法的静态背景下目标的识别与追踪，源码包括视频的读取与回放以及二值化后的图像处理。-Based on the identification and tracking under static background frame difference method goals, including the source and playback of video and read the binarized image processing.
meanshift-tracking
- 主要思想是用meanshift算法跟踪目标，拖动矩形框选择目标模板，meanshift自动跟踪 本程序的主要缺陷体现在帧差法自动识别目标，这部分功能与上一个功能独立，可用可不用，用于自动识别目标，效果不是很好，主要体现在对图像视频的要求是 背景（目标以外的所有事物）不能动-The main idea is to use meanshift algorithm to track the target and drag a rectangle to select the target templ
mixture_of_gaussians
- 计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
帧间差分法
- 通过帧间差分法提取视频前景目标，并进行后续形态学处理(The foreground of the video is extracted by frame difference method and the subsequent morphological processing is carried out)
差分法
- MATLAB程序中通过帧间差分法识别图像轨迹，效果很好(Identification of image trajectories by interframe difference method)
基于帧间差分法的视频目标检测系统
- 运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测，一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点，是整个计算机视觉的研究难点之一"。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用，所以能否将运动物体从视频序列中准确地检测出来，是运动估计、目标识别、行为理解等高层次视频分析模块能否成功的关键。