搜索资源列表
1
- 自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果, 来解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出
Seg_By_MeanShift
- 均值漂移Mean Shift算法是一种基于核密度估计的处理方法，被广泛用于图像降噪，分割和目标跟踪中，本代码是图像分割实现。-Mean Shift algorithm is a kernel density estimation based approach is widely used for image noise reduction, segmentation and target tracking, the code is to achieve image segmentation.
kde_bg_v1.0
- 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
m10
- 背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
m12
- 针对核密度估计背景建模方法运算量大难以实时应用的问题，提出了一种基于背景直方图分布的快速核密度估计背景建模方法。选用三角核函数进行核密度估计，根据三角核带宽函数的截断效应，引入背景分布的直方图完成快速背景建模，在保证目标检测准确性的同时提高运算速度。测试实验结果验证了算法能够满足监控系统的实时性要求。-For kernel density estimation is difficult to satisfy real-time applications because of large amou
hieararchical-clustering
- 基于核密度估计的层次聚类算法 -hierarchcial clustering with kernel density estimation
KDE
- KDE 核密度估计算法 运动目标检测算法之一 只进行了第一阶段的运算 具体看原论文-One of the algorithms of moving object detection algorithm was only the first stage of the operation of the specific look of the original paper of kernel density estimation