搜索资源列表
5
- 文章详细描述了视频监控应用中，对背景模型进行初始化的算法，对目标的跟踪奠定了很好的基础-A Background Model Initialization Algorithm for Video Surveillance
MovingDetect123
- 将视频中的运动目标提取出来，将视频中的背景模型建立起来，并显示。-The video of the moving object is extracted, the video background model built up and displayed.
Untitled
- 将视频读取出来，并利用均值法的背景建模方法进行背景消除，并将原先的背景图像显示出来，并将提取出来的背景模型显示。-The video read out, and the use of background modeling method means method to eliminate the background and the background of the original image is displayed, and e
vibe
- ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选择邻域像素进行更新。-ViBe is pixel-level background for modeling, foreground detection algorithm, which is the main difference between the background model update strate
demo
- 利用训练集训练一个高斯模型，进行运动目标的提取（文件中包含数据集）(Use the training set to train a Gaussian model to extract the moving object (the file contains the data set))
vibe
- 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。 不仅减少了背景模型建立的过程，还可以处理背景突然变化的情况，当检测到背景突然变化明显时，只需要舍弃原始的模型，重新利用变化后的首帧图像建立背景模型。(a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences)
mixture_of_gaussian
- 利用混合高斯模型对一个图像序列或视频进行背景的去除，检测运动目标(Using the mixed Gaussian model to remove an image sequence or video background, or detect the moving target.)
Vibe
- 图像特征提取，vibe算法，运动目标检测，单帧视频序列初始化背景模型(image characteristics extraction)
一问 + 二问 VIBE_Code
- 用混合高斯模型进行背景处理，并能过滤微小的扰动，适用于动态背景(Use the mixed Gaussian model for background processing and to filter tiny perturbations for dynamic background)
code
- 初步尝试使用单高斯模型进行背景建模与跟踪提取，采用形态学方法，对于背景单一的场景，提取效果还可以。(Preliminary attempts are made to use single Gauss model for background modeling and tracking extraction. Morphological method is used to extract the effect from a single
新建文件夹 (2)
- 进行视频的背景前景提取以及视频图片转换、视频的噪点去除(Video background and foreground extraction)
vibe
- ViBe算法是由Olivier Barnich 和 Marc Van Droogenbroeck在2011年提出的一种背景建模方法。该算法采用邻域像素来创建背景模型，通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景.(ViBe algorithm is a background modeling method proposed by Olivier Barnich and Marc Van Droogenbroeck in 2011. The
maben
- 利用码本模型作为背景模型，对视频中的目标人物进行检测。(By using the codebook model as the background model to detect video targets.)
YunDongWuTiGenZong
- 建立混合高斯背景模型分离离前景和背景实现运动物体跟踪(Establish a mixed Gaussian background model to separate the foreground from the background to achieve the tracking of moving objects)
Edge detection
- 目标检测首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。(object detectWe use statistical methods to obtain the background model, and real-time of the background model i
Signal detection and estimation codes
- P1:DC电平估计，在高斯白噪声背景下对一电平为1的直流信号进行测量。 P2:ROC曲线绘制 与实际仿真。(The frequency measurement system under Gauss's white noise)
kernel density estimate
- 核密度估计得背景提取的改进，通过关键桢获得背景模型(Improvement of background extraction of kernel density estimate)
gaussianBkModelTest
- 采用混合高斯模型，实现对监视背景的建模，有利于下一步运动目标的检测(The mixed Gauss model, modeling of monitoring background, is conducive to the detection of moving target next)
testgmm
- 实现运动目标检测算法的程序，应用的平台是matlab2016(The program to realize the algorithm of moving target detection, the application platform is matlab2016)
设计程序
- 本资源运用Matlab中的计算机视觉技术对视频监控中的运动人体的一些异常行为进行研究分析，涉及到了运动目标检测以及跟踪和人体异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法，通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测运动人体异常行为中，本文在检测运动人体跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定运动人体及其质心，并通过定义一些特征算子来把人体行为进行量化，从而判断是否行为异常。(In this paper,