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gauss_model
- 高斯背景建模的程序。对于车辆检测比较有用
BGM
- 本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法。 它以一种改进的自适应 混合高斯模型为背景更新方法，用连通区检测算法分割出前景目标，以 Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。在目标跟踪时，该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况.
115157707GSM_detector
- 高斯模型GMM分割背景和前景高斯模型GMM分割背景和前景
SingalGaussian
- 自己写的运动检察的单高斯背景建模，c++代码
20081004
- GMM 混合高斯自适应背景维护 可以用来做行人检测 等
BackgroundSubtraction
- 减背景算法，基于背景建模的方法获取前景目标，采用高斯混合模型
2119413023220076181125249677325rar
- 可用于视频目标检测中背景生成的混合高斯模型
gmm
- 混合高斯模型是一种比高斯模型更好的背景建模方法
CImGauMM_
- 高斯混合模型，及背景减计算，Blob连通域，统计流量计数
GSJM
- 高斯背景建模的C++程序，里面有用到OPENCV。
GMM_and_shadow_suppression
- 基于混合高斯的背景建模与阴影抑制算法研究,背景建模，目标检测
MSK信号的数字解调新方法
- 近年来通信信号的数字解调技术引起了人们的广泛关注, 本文根据M SK 信号的数学特征, 提出了一种基于MSK 信号特殊点FFT 的实部或虚部比较判决的方法来实现M SK 信号的数字解调。推导了在高斯白噪声背景下该方法的误码情况。计算机仿真结果表明该算法是简单、有效的。与传统的M SK 最佳解调方法相比本算法对载波频偏不敏感, 可以应用于一些通信侦察和截获的场合。
给予opencv的VIS视频跟踪
- 该源码是关于运动对象跟踪的算法，主要实现了高斯背景建模，全局运动补偿（SIFT特征和RANSAC算法），运动对象检测，对象跟踪算法（Mean Shift，Particle Filter等），对象特征提取（轨迹，大小，起止帧等），同时，程序基于VC2008+OpenCV开发，实现了对话框式的程序界面，效率高。
Average-model
- 用平均背景法去除背景，算法思想比混合高斯模型和codebook模型简单，适合提取背景变化较小的场景。用中值滤波去除掉产生的椒盐噪声-Average method to remove the background with the background, the algorithm thought codebook than the Gaussian mixture model and a simple model for extraction of small changes in backgr
background-object-testVC
- 可以进行背景减除法-三帧法-高斯背景建模法运动检测- This file (the project file) contains information at the project level and is used to build a single project or subproject. Other users can share the project (.dsp) file, but they should export the makefiles loc
OPENCV_GAUSS
- 基于opencv的高斯背景提取法，包括源代码和注释-Opencv-based Gaussian background subtraction method to extract
GaussBackGroundModel
- 最基本的混合高斯背景建模matlab源代码，本人用于火灾烟雾检测的毕设代码，已运行成功，很好的检测运动目标的算法。-Effective Gaussian mixture learning for background model to detection moving goal.
SimplestSaliencyExample
- 基于OPENCV的前景目标分割程序，使用高斯背景建模将移动的前景目标分割出来。-a saliency region extraction program based on OPENCV library using Gaussian background modeling method.
Adaptive-background-mixture-models-
- 在目标检测中有关高斯背景建模方法的实现和国际上先进方法的介绍-Adaptive background mixture models for real-time tracking（高斯背景建模方法）
Gaussian-modeling-approach
- vc++和opencv,运用高斯建模的方法对场景进行背景建模，背景差分。从而检测出运动的物体，如机动车辆、行人，烟火等。-vc++ and opencv, using the method of Gaussian modeling scene background modeling, background difference. To detect moving objects, such as motor vehicles, pedestrians, fireworks, etc.