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该视频是在静态背景下利用背景减除法对运动目标进行检测，图像为二值化后的图像。-The video is in the static context of the use of background subtraction method to detect moving objects, images for binarization image.
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Nonparametric Background subtraction classes非参数视频背景建模的一个类,该方法是目前背景建模中最好的方法之一-Nonparametric Background subtraction classes video background of non-parametric modeling of a class that the method is modeling in the present context, one of the best way
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视频帧差算法实现的背景减除。matlab代码。-Video frame difference algorithm of background subtraction. matlab code.
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It is useful to developer who ieterest with shadow removal in video surveillance system
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该代码用于实现视频监控/视觉监控/视频智能监控/视觉智能监控，具有友好的人机交互界面。在工作时，利用连接在计算机上的摄像头取得视频图像，通过背景减除、滤波、二值化处理、识别等技术，实现对视频目标的监控。-This code is applied to visual surveillance/video surveillance/visual intelligent surveillance/video intelligent surveillance which has a friendly h
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为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类， 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法．利用背景减法提取运动目标前景区域， 并识别出潜在候选运动目标．利
用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征， 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征． 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机， 实现多类目标的准确分类． 通过在不同视频序列上的实验验证， 提出的算法对运动目标进行较好地分类， 而且在运算速度方面较传
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背景减除目标跟踪方法在Matlab中的实现,通过利用视频前几帧的图像分析处理得到背景信息，然后利用背景差法实现运动目标的跟踪检测-Background subtraction target tracking method in Matlab to get background information through the use of the first few frames of the video image analysis and processing, and then use th
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基于核密度估计的背景减法算法，拥有命令行界面的C++源代码。-kernel density estimation based background subtraction algorithm [1] with a command line interface. this algorithm is a somewhat improved version of [2].
the kmovingobjdetector class within the project is originally w
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由运动目标检测的两种基本方法----帧间差分法和背景差分法,借助于OpenCV技术，在Visual C++ 6.0编程环境下开发了运动目标检测系统。该系统首先对不同途径采集的视频图像序列进行相关的预处理之后，分别采用不同检测算法检测出图像序列中的变化区域，最后用形态学滤波和连通性分析对变化区域进行后处理，从而将视频图像序列中的运动目标比较可靠地检测出来。-The two basic methods of moving target detection---- inter-frame diffe
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opencv 从摄像头或视频文件中读取视频，并利用背景差分法检测出视频中的运动物体-opencv read the video from the camera or video files, and using background subtraction method to detect moving objects in video
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在VS2008环境下实现视频序列中，运动目标的检测和跟踪，包括帧差法、背景差分法、MeanShift算法。-In the VS2008 environment for video sequences, moving target detection and tracking, including frame difference method, background subtraction, MeanShift algorithms.
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ViBe算法的源码，ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences-the source code of vibe，ViBe- a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences
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背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的背景建模技术。背景差分法检测运动目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取。在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的更新背景。-Background difference method is the use of images in the sequence of the current
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对图片和视频进行处理，在opencv中对视频进行加噪去噪，以及背景差分法对它进行背景提取。-The image and video processing, opencv in the video noise denoising, and background subtraction method for background extraction.
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在opencv中对视频用背景差分法对它进行背景提取。-The image and video processing, opencv in the video noise denoising, and background subtraction method for background extraction.
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基于帧间差分的单目标/多目标的实时跟踪程序，基于MATLAB编写。希望对刚学习MATLAB的同学有所帮助-This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2014 The MathWorks, Inc.
Detec
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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)
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