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搜索资源 - background model for tracking
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自己写的vc 读取YUV视频信号 进行帧差法进行目标跟踪 ，高斯背景模型提取，,Vc wrote it myself to read YUV video signal frame-difference method for target tracking, Gaussian background model extraction,
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利用混合高斯模型进行前景检测的源代码实现，依据的是Stauffer发表的Adapptive background mixture models for real-time tracking.-The prospects for the use of Gaussian mixture model, detection of the source code implementation, based on the Stauffer published Adapptive background mix
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关于视频跟踪，高斯模型建立，背景模型更新。-With regard to video tracking, Gaussian modeling, background model update.
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提出了一种改进直方图映射和均值移位结合的目标跟踪算法，根据目标模型各成分直方图比例系数建立索引表，索引号为颜色值，索引内容为颜色对应的归一化目标模型直方图，在索引表中查询输入图像颜色值构建反映目标出现概率灰度图；均值移位算法在生成灰度图中快速定位目标位置。对比实验结果表明，改进的直方图映射算法从根本上抑止模型背景干扰，均值移位算法准确定位目标；系统能实时准确跟踪运动目标。-An improved histogram mapping and integration of the mean shif
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《DragonEye Fast Object Tracking and
Camera Motion Estimation》DragonEye是一个基于目标直接浏览的视频播放系统。比Dimp和Dragon来说具有实时性-Recently, multiple research groups proposed the concept of direct manipulation,
which makes the task of navigation in videos directly rel
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基于混合高斯模型的多目标跟踪算法，对背景图像建立混合高斯模型，实时更新高斯模型，达到更新背景的目的。-Gaussian mixture model-based multi-target tracking algorithm, Gaussian mixture model to establish the background image, real-time updates Gaussian model, to achieve the purpose of updating the backgr
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两篇关于目标检测、跟踪的硕士论文，里面有关于多高斯背景模型的描述，作为学习，不错的资源-Two on target detection, tracking, master' s thesis, which has more than Gaussian background model for the descr iption, as a learning, a good resource
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室外场景下由于场景背景条件变化容易导致视频目标跟踪稳定性差。该文提出一种利用红外和可见光传感
器的双通道视频目标跟踪方法。该算法利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征，结合均值漂移
算法与水平集曲线演化实现目标定位，并给出了目标尺度和模板更新方法；对多目标跟踪的互相遮挡问题，通过判
断目标合并与分离实现遮挡时多个目标的定位。实验结果表明，该文方法能够有效处理光照变化、阴影、遮挡等情
况，实现目标的稳定跟踪。-Considering the poor stabilit
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In this paper, we present a comparison of four novel algorithms
that have been applied to the tracking of people in
an indoor scenario. Tracking is carried out in 3D or 2D
(ground plane) to provide position information for a variety
of survei
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介绍了红外成像波门形心跟踪算法的原理，通过建立跟踪误差模型，讨论分析了红外成
像波门形心跟殊算法的误差，当误判概率越小，波门内目标像素越多，背景像素越少时，形心跟踪误差越小 当信噪比越大，相关搜索的次数越少，相关运算的像素总数越多时，正确匹配系数越高。试验证明，该算法不仅能减小跟踪误差，而且能提高跟踪的精确度和稳定性。
-Infrared imaging gate centroid tracking algorithm principle, through the establishme
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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
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opencv中混合高斯模型实现方法的参考文献-An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking and Shadow Detection
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自适应背景混合模型用于目标的实时追踪，介绍了目标追踪的新方法-Real-time adaptive background mixture model for tracking targets, introduced a new method of target tracking
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a novel algorithm for fast tracking of generic objects in videos. The algorithm uses two components: a detector that makes use of the generalised Hough transform with pixel-based descr iptors, and a probabilistic segmentation method based on global m
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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背景建模是实现运动目标检测与跟踪任务的关键技术之一, 背景模型的鲁棒性问题受到普遍关注. 本文针对背景建模所依赖的不同信息特征, 从实际应用和样本集形态两个方面分析了背景模型的鲁棒性需求. 根据不同信息的描述和处理的特点综述了背景建模的典型算法, 并考察其对鲁棒性需求的处理策略. 然后就不同层次信息的描述及其鲁棒性, 比较了典型背景建模系统, 并分析了背景建模技术的发展趋势.-Background modeling is a key technology to achieve moving ta
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针对摄像机固定下的复杂背景环境，对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割，实现运动目标检测和跟踪。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。-For c
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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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初步尝试使用单高斯模型进行背景建模与跟踪提取，采用形态学方法，对于背景单一的场景，提取效果还可以。(Preliminary attempts are made to use single Gauss model for background modeling and tracking extraction. Morphological method is used to extract the effect from a single scene.)
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Focusing on the failure under the condition of target blocking, the similarity between
target color and background color for the Camshift algorithm, an improved algorithm
based on Camshift algorithm is proposed. Gaussian mixture model is used to
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