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搜索资源 - Background of Video Sequences
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视频序列运动估计，补偿算法。还可实现背景渐变的运动图像中运动目标分割。希望对大有帮助。-video sequences motion estimation, compensation algorithm. Gradualism can achieve background of the image moving object segmentation. Hope to assist.
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本代码是Foreground-Background Segmentation of Video Sequences的配套程序，利用KDE算法对avi进行处理，从而提取前景和背景，在windows, Visual C++下测试成功
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利用中值法，在一系列的视频序列中提取初始背景，一般在视频处理中，作为初始背景，这是提取背景，实时更新的一个前提；-Using the value method, in a series of video sequences to extract the initial background, usually in the video processing, as the initial background, which is extracted the background, a prereq
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智能交通监视系统中基于边缘的运动目标提取算法
本文的算法是基于C++和OPEN CV实现的，要运行此程序首先要安装这两个软件
由于本文在采集图像时用到的视频图像较大 ，要100多兆，所以演示程序采用另一个视频，以观其效果
本程序中采用视频序列的前四十帧的奇数帧提取出背景边缘，用参数backframes来控制，backframes/2
即是采用的帧数。
cedge_thresh1和cedge_thresh2来控制做背景检测是用到的CANNY算子的两个阈值。
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视频序列运动估计，补偿算法。还可实现背景渐变的运动图像中运动目标分割。希望对大有帮助。-video sequences motion estimation, compensation algorithm. Gradualism can achieve background of the image moving object segmentation. Hope to assist.
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机载电子稳像技术研究，很好的一篇博士论文。
本章首先分析了航摄动态图像的特点，并在对机载航摄图像序列进行大量的实
验和理论分析的基础上，提出了适用机载视频图像序列稳定的有效算法，即灰度投影
算法和基于特征点匹配算法。针对灰度投影算法易受图像的背景信息影响的特点，
详细地讨论了如何提高该算法用于机载电子稳像的精度，并通过实验验证了所提方
法的有效性。在长焦距成像系统中，旋转运动对图像序列的稳定有着重要的影响，
机载成像系统在成像过程中，不仅有平移运动，还包含旋转运动，必须考
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微软的音频/视频交错（AVI）文件格式是一种RIFF格式的文件规范与应用，捕捉，编辑使用和播放音频/视频序列。一般情况下，AVI文件包含了不同类型的数据多个流。大多数AVI序列将同时使用音频和视频流。一个简单的AVI序列变异使用视频数据，不需要音频流。专门阿维序列可能包括控制赛道作为额外的数据流或MIDI音轨。控制轨道可以控制，如一个MCI光碟机的外部设备。在MIDI轨道可以发挥的顺序的背景音乐。虽然专门序列需要专门的控制程序，利用它的全部功能，应用程序，可以阅读和发挥阿维序列仍然可以阅读和发挥
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在matlab下可以运行的kalman。对视频图像序列使用卡尔曼滤波器生成背景。卡尔曼滤波是利用其的记忆特性，对一定时间长度的视频图像信息进行加权平均从而获得与实际背景图像近似的初始背景，同时达到滤除颗粒噪声、消除摄像机抖动的目的 -You can run matlab under the kalman. Of video sequences using a Kalman filter to generate the background. Kalman filtering is the use
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帧间差分法 基于背景重构的目标检测，内附检测视频序列 -Inter-frame difference method based on background reconstruction target detection, detection of video sequences containing
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就如何从视频序列中分割出具有语义意义的运动对象 ,本文提出了一种自动的基于背景的运动对象分割算法 ,利用颜色、形状和灰度等特征对第一帧图像进行初步分割 ,然后根据帧间运动信息构造背景图像 ,最后以背景图像和帧差图像作为参考图像 ,对同一场景中的所有视频帧进行快速可靠的分割 。-On how to split out from the video sequences of moving objects with semantic meaning, this paper presents a con
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用于视频图像、多帧图像序列背景建模，提取出复杂背景图像！-For video image frames of image sequences, background modeling, extracted from complex background image!
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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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感觉是一个功能强大的技术背景pixel-based视频序列中的检测。大量试验表明,它执行比已知的最新技术科学文献。此外计算负荷低于简单的背景技术实施的商业产品。情感是最完美的解决方案,软件和硬件实现。-ViBe is a powerful pixel-based technique that detects the background in video sequences. Many experiments have shown that it performs better than the
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感觉是一个功能强大的技术背景pixel-based视频序列中的检测。大量试验表明,它执行比已知的最新技术科学文献。此外计算负荷低于简单的背景技术实施的商业产品。情感是最完美的解决方案,软件和硬件实现。
-ViBe is a powerful pixel-based technique that detects the background in video sequences. Many experiments have shown that it performs better than
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感觉是一个功能强大的技术背景pixel-based视频序列中的检测。大量试验表明,它执行比已知的最新技术科学文献。此外计算负荷低于简单的背景技术实施的商业产品。情感是最完美的解决方案,软件和硬件实现。
-ViBe is a powerful pixel-based technique that detects the background in video sequences. Many experiments have shown that it performs better than
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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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Very recently tracking was approached using classification techniques such
as support vector machines. The object to be tracked is discriminated by a
classifier from the background. In a similar spirit we propose a novel on-line
AdaBoost featur
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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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对采集的视频图像序列进行基于混合高斯模型的背景建模，随着背景的不断更新，提取出的背景效果越来越好，但该方法不适合背景变化剧烈的场景。-Video capture image sequences based on background modeling Gaussian mixture model, with the background of constantly updated, the extracted background effect is getting better, but th
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Tracking moving objects in video sequence is an important
problem in computer vision, with applications several
fields, such as video surveillance and target tracking. Most
techniques reported in the literature use background subtraction
tech
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