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GAUSSIAN
- 视频图像处理，采用背景减除法中单高斯建模进行前景和背景的分离-Video image processing, background subtraction method using a single Gaussian modeling conducted foreground and background separation
mixture_of_gaussians
- 视频图像处理，采用背景减除法中混合高斯建模进行视频前景和背景的分离-Video image processing, background subtraction method using Gaussian mixture modeling to separate the foreground and background video
pinjun
- 背景平均方法来从视频文件提取的目标读，多帧叠加平均为背景，前景对象减法是，各种改变后-Background averaging method to extract goals video files to read, multi-frame superimposed averaged as a background, the foreground object subtraction was, after various changes
BMI_motion_detection
- 应用自适应背景更新方法，进行移动目标检测。可以读取视频序列，直接进行检测，将检测结果输出-Adaptive background updating method, were moving target detection. Video sequence can be read directly detected, outputs the detection result
MATLAB
- 视频中自动抠图功能的实现，实现固定背景下的人体或者物体的自动抠图，并将其与其他图像背景结合。-Video matting achieve automatic function, automatic matting body or object under fixed background, and in combination with other image background.
detection_rectified
- 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。
GMM
- 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
Lesson9Code
- 孙鑫c++视频教程第11课关于修改程序的外观和大小，修改图标、光标、背景的代码-Sun Xin c++ Lesson 11 video tutorials on the appearance and size to modify the program, modify the icon, cursor, background code
main
- 视频车辆识别，通过背景建模的方法分离出运动的前景。-Video vehicle identification, isolated foreground moving through background modeling approach.
matlab
- 基于matlab的视频采集及背景处理，将视频分成一帧帧的图片，经数学公式处理统计像素出现的概率，得出背景图片-Processing matlab-based video capture and background
mixture_gaussians
- 基于混合高斯背景模型的建模，用于视频运动区域提取，很有用的代码，希望对学者有所帮助-Modeling of mixed Gauss background model based on, for video motion region extraction, very useful code, and I hope to help scholars
main
- 可以进行针对任意视频的物体跟踪 （视频放到工程目录下） 基于颜色对比算法Camshift 跟踪物体和背景色差要求较大-Camshift object tracking
IVS-meanshift
- 该文件是在VC++环境下运行的运动目标视觉分析。包括高斯模型背景提取，calman和meanshift滤波来实现跟踪，最终通过视频界面完成是否障碍入侵并报警-The file is a visual analysis of moving objects in VC++ environment running under. Including the Gauss model background extraction, Calman and meanshift filter to realize
project
- 能够跟踪视频中简单背景下的移动物体。 Matlab运行后有相应界面，先选择视频，然后按“跟踪”键开始处理。-This is able to track moving objects with a simple background. After running the corresponding Matlab interface, the video, then press the track button to begin processing.
Motion-Detection
- OpenCV2计算机视觉中静态背景的视频中物体运动检测-OpenCV2 computer vision in the static background objects in the video motion detection
guassianmodel
- 对采集的视频图像序列进行基于混合高斯模型的背景建模，随着背景的不断更新，提取出的背景效果越来越好，但该方法不适合背景变化剧烈的场景。-Video capture image sequences based on background modeling Gaussian mixture model, with the background of constantly updated, the extracted background effect is getting better, but th
vcPP6.0
- 背景差分法，帧间差分法,可以有效基于视频序列检测出动态目标，实现有效检测-Inter frame difference and background difference moving target detection phase fusion under the opencv platform based on vc++6.0
mixture_of_gaussians
- 混合高斯模型提取视频帧前景背景图像，经试验验证准确率比较高-Mixed gaussian model to extract video frame prospects background image
jianche
- 背景差分建模运动目标检测和跟踪，附有一个实验视频，点开就跑
FaceRecognition_CNN(olivettifaces)
- 智能图像/视频处理中，复杂背景环境（比如室外环境、机场、车站等）下，人脸识别的第一步是人脸的检测。它的精确度直接影响到后期识别的结果。不过，领域内的科学家们基本上很难有足够的精力和时间开发优化的C++代码，使其用于商业用途，而一般都是只在Matlab中进行模拟。 本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。文章中的分类器的训练数据来自与我的 webcam图像，它们被采集于不同时间，不同光照，不同背景环境下，它几乎可以实时地检测