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介绍一种应用于视频运动检测中前景和背景建模分割的方法-proposes a novel method for detection and segmentation
of foreground objects from a video which contains
both stationary and moving background objects and undergoes
both gradual and sudden “once-off” changes.
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通过读取视频流，基于OpenCV建立背景模型，以用于前景检测-By reading the video stream, based on the OpenCV ，generate background model for the foreground pixels detection
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本系统中VIS欠缺的SIFT_VC.lib文件。。。
http://www.pudn.com/downloads224/sourcecode/math/detail1055031.html-This is lib file, which is used in Video Intelligent System (VIS) based on the Microsoft Visual Studio 2008 compiler environment and OpenCV 2.0 library
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Tracking w/ blob detection, morphological operation (Togeather)
frames = {avi.cdata} uses the cdata from the video file
fg = extractForeground(frames) do foreground extraction
cmap = colormap(gray)
for i = 1:length(fg)
temp0{i} = edg
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A better version of guassian mixture model for background subtraction and foreground detection, using matlab and c language to implement it.
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用差分法对前景图像突出显示，本程序运用的是codebook方法检测背景的-foreground detection
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利用混合高斯进行前景检测，比较好用，初学者可以下载-GMM foreground detection
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复杂背景下的前景检测，这篇文章被引用的比较多，值得学习-foreground detection from video in complex background
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基于高斯模型的运动前景检测代码，非常简单，可直接运行~对初学者有用-foreground detection
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实现了车辆目标的背景建模、前景检测、阴影消除、车辆跟踪-Achieve a vehicle target background modeling, foreground detection, shadow elimination, vehicle tracking
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针对户外视频监控存在光照变化这一问题, 提出一个用于准确完成目标检测的实时背景建模框架. 考虑到目标检测
的准确性要求, 建立基于帧间像素亮度差统计直方图的像素亮度扰动阈值. 在此基础上, 针对背景建模的实时性要求, 提出一种基于自回归背景模型的参数快速更新方法. 鉴于不同光照变化的适应性要求, 定义对光照变化不敏感的背景纹理模型. 上述模型统称为自回归{ 纹理(Auto regression and texture, ART) 模型, 该模型适应于户外光照变化. 基于该模型构建像素亮度和纹
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高斯混合滤波建模，基于opencv，用于背景建模，前景检测-Gaussian mixture filter modeling, based on opencv, for background modeling, foreground detection
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为实现教室监控视频中多目标智能跟踪，研究提出了一种基于前景检测修正和梯度特征的改进型ＣａｍＳｈｉｆｔ算法。该算法利用收敛速度分段分区可调的背景重建算法对视频序列进行背景重建与前景检测。综合考虑了前景检测结果，图像
梯度和颜色特征，进行ＣａｍＳｈｉｆｔ目标跟踪。该算法能自适应调节梯度与颜色特征融合比例，对强光有一定的抑制作用。开发了实验软件，仿真结果表明了所提算法的有效性，为解决教室照明用电浪费问题提供一个可行的解决方案。-Surveillance video in the classroom
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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。
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vibe 算法，前景检测，运动目标检测。-Vibe algorithm, foreground detection, moving target detection.
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针对成像平台运动情况下的运动目标检测问题，提出了一种从特征点稀疏运动场估计到运动分类的目标检测算法。
首先通过快速特征点检测与跟踪恢复出图像稀疏运动场；然后依据特征点之间运动一致性关系实现属于同一运动模式的特征
点分类，根据分类得到的各组特征点计算场景图像重建误差，剔除重建误差最小的特征点组，实现对前景目标的检测。仿真实
验对该算法在复杂场景中检测运动目标的有效性进行了验证。-】In order to detect target in the background motion vi
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ViBe前景检测算法，不对视频帧进行灰度变换，直接基于RGB的图像处理-ViBe foreground detection algorithm, not video frames gray transformation, directly based on the RGB image processing
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介绍了一种显著性检测，程序可以直接运行，可以得到显著图像，有图像源。-propose a bottom-up visual saliency detection algorithm. Different most previous methods that mainly concentrate on image object, we take both background and foreground into consideration.
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前景检测程序，MATLAB实现，有背景差分，帧差法，混合高斯模型，光流法。-Foreground detection procedures, MATLAB, background difference, frame difference method, the gaussian mixture model and optical flow method.
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使用vs2013结合opencv实现wavingtree的动态前景检测功能的代码-Using vs2013 combine opencv achieve wavingtree dynamic foreground detection function code
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