搜索资源列表
BGM
- 本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法。 它以一种改进的自适应 混合高斯模型为背景更新方法，用连通区检测算法分割出前景目标，以 Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。在目标跟踪时，该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况.
CvBSLibGMM
- 改进的高斯混合模型用于运动目标的检测和分割,利用C++和matlab混合编程.-Improved Gaussian mixture model for moving object detection and segmentation, the use of C++ and matlab programming mixed.
BackgroundSubtractionLibrary
- 基于混合高斯模型的背景消除 利用混合高斯背景建模进行运动物体检测, 同时引入共轭先验以改进权值更新方程-Gaussian mixture model based on the background to eliminate the use of Gaussian mixture background modeling for moving object detection, while the introduction of conjugate a priori weights to imp
gaussiangradient
- 是关于高斯混合模型的背景建模程序，是关于opencv改进的，自己编程的程序。-Gaussian mixture model on the background modeling procedure is about opencv improved, their own programming procedures.
gussmix
- 本程序是对混合高斯模型的改进，从RGB空间转化到HSV空间。运行时要装OPENCV-This program is a Gaussian mixture model improvement, space conversion from RGB to HSV space
emcenter
- 我写的改进中心点的混合高斯分布的EM算法-I wrote to improve the center of the EM algorithm for Gaussian mixture
Background.Modeling.using.Mixture.of.Gaussians.for
- 这篇文章是关于如何改进混合高斯法的一个综述，混合高斯法用于目标检测，目标分割。-This article is an overview of how to improve the GMMS ,the GMMS is used for target detection, object segmentation.
js_gmm_Lee
- 根据Lee与2005年发表的混合高斯模型背景建模的论文编写的源代码，可以作为对GMM算法改进的一个参考。-According to Lee s paper published in 2005 about GMM background modeling, it is written in C. It should be a reference for those who are intrested in GMM algorithm improvement.
GMM3
- 基于混合高斯模型的运动目标检测，能实时检测出完整运动前景，是本人对原来的高斯模型的改进-Gaussian mixture model based motion detection, real-time full motion detection prospects are my original Gaussian model improvements
motion-detection-techniques
- 研究了基于混合高斯模型的运动目标检测技术,在分析了混合高斯模型的基本原理的基础上,使用了一种改进的混合高斯模型更新算法.在Visual C++6.0中利用OpenCV完成了相关算法,成功地提取出了运动目标和实验场景的背景,验证了该改进的混合高斯模型更新算法的可行性-OpenCV-based motion detection techniques I have read some articles, I feel you can, share
guass
- matlab中可以运行的混合高斯模型，用于运动检测，提供了一个基本的程序框架，各种改进算法可以基于本程序进行-matlab can run Gaussian mixture model for motion detection, provides a basic framework of the program, various improvements to the algorithm based on the Program.
The-moving-target--
- 研究了基于混合高斯模型的运动目标检测技术,在分析了混合高斯模型的基本原理的基础上,使用了一种 改进的混合高斯模型更新算法 -Studied based on Gaussian mixture model of moving target detection technology, the analysis of the basic principles of Gaussian mixture model based on the use of an improved algorithm
GMM_3
- 自己改进的混合高斯代码，废了好几天时间，希望大家有用，共同学习-Improved Gaussian Mixture own codes, learn together
sy5
- 改进的混合高斯背景模型，用于检测运动目标，能够有效的提取前景-Improved gaussian mixture background model, used to detect moving targets, and can effectively extract prospect
GMM
- 一种改进的混合高斯模型（GMM）算法，加入形态学滤波与团块处理算法，运动目标提取效果良好。(An improved hybrid Gauss model (GMM) algorithm, which combines morphological filtering and blob processing algorithm, achieves good moving target extraction.)
EM_GMM
- 用EM算法对混合高斯模型中的参数进行估计 一种改进的EM算法即Monte Carlo EM算法（MCEM）的一个简单例子(The parameters in the mixed Gaussian model are estimated by EM algorithm An improved EM algorithm is a simple example of the Monte Carlo EM algorithm (MCEM))
改进的高斯混合背景模型的实现
- 利用改进的高斯混合模型对前景目标的提取有较好的作用，这是基于OpenCV的C++程序，请安装OpenCV库进行调试(The improved Gauss mixture model has a good effect on foreground target extraction. This is a C++ program based on OpenCV. Please install OpenCV library for debugging)
MoG81
- 针对场景中的静止目标进行检测，多用于地铁，机场等公共场合的安防(Detection of a stationary target in a scene)
5G 中的 SCMA Turbo 学习
- 稀疏码多址 (SCMA) 是最近设计的一种扩展技术，其中 QAM 符号被映射到不同的 OFDMA 音调。基于码本的映射可以看作是一种扩频编码过程，其中整形增益有助于提高频谱效率并增强系统性能。本文基于 SCMA 编码方案，提出了一种联合多用户检测 (MUD) 和信道解码方法，应用了“turbo 原理”。与传统的分离检测和解码方案相比，turbo检测性能更好，增益更高，复杂度适中。在此之上，提出了一种改进方法，即在迭代之前修改外在信息。改进是基于信息的可靠性，保持可靠的信息并减少不可靠的信息。具体
混合改进蚁群算法matlab源程序
- 混合改进蚁群算法matlab源程序。其中，MainSim文件为主函数，此程序为基于自适应信息素、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进的混合改进蚁群算法程序。其中，自适应信息素改进代码在ACOUCP文件的143-152行；决策变量高斯变异在GaussMutation文件；决策变量边界自调整改进代码在MainSim文件的40-49行。