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GMM.rar
- 混合高斯建模是背景建模中的一种经典方法，对复杂背景具有较好的适应性！,Gaussian mixture modeling is modeling in the context of a classical method, the complex has better adaptability background!
Adaptive-background-mixture-models-
- 在目标检测中有关高斯背景建模方法的实现和国际上先进方法的介绍-Adaptive background mixture models for real-time tracking（高斯背景建模方法）
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- 基于混合高斯背景建模和阴影抑制算法, 可以消除混合背景下的阴影-mixture gaussian model(GMM)
backgroundmodel
- 几篇英文的关于高斯背景建模的文章，很有参考价值，大家可以阅读以下-Several English articles on the Gaussian background modeling, a good reference, we can read the following
An-improved--background-model-
- 在移动目标检测中的，在高斯背景建模的基础上滤除阴影OpenCV-An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection（在高斯背景建模的基础上滤除阴影OpenCV
背景建模法
- 介绍当前几种比较常见的背景建模方法，例如高斯，码本，均值等
GMM
- 混合高斯背景建模方面不错在资料，值得参考-Gaussian mixture background modeling in the data, it is also useful