搜索资源列表
BGFG_CODEBOOK
- 基于码书的运动目标检测是和混合高斯模型（MoG，GMM）类似的而简单有效的背景剪除方法，附件是VC++6.0编写的基于码书的运动目标检测，可直接读取摄像头，也可改为读取硬盘视频文件，需安装Opencv1.1-Codebook-based moving target detection and Gaussian mixture model (MoG, GMM) and a similar cut off the background simple and effective method of a
backmodel
- EM-GMM建立背景模型，用于运动物体检测，侵入检测等-EM-GMM background model set up for moving object detection, intrusion detection, etc.
GMM
- 建立了混合高斯模型，可以对静止背景下运动目标进行检测。-Gaussian mixture model is established, you can still detect moving target in the background.
Improved-GaussianBackground
- This is gaussian background mode document. This is adaptp GMM.
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.
BGFG_CODEBOOK
- 基于码书的运动目标检测是和混合高斯模型（MoG，GMM）类似的而简单有效的背景剪除方法，附件是VC++6.0编写的基于码书的运动目标检测，可直接读取摄像头，也可改为读取硬盘视频文件，需安装Opencv1.1，-Codebook-based moving target detection and Gaussian mixture model is (MoG, GMM) and a similar cut off the background simple and effective method
DM6437-GMM
- 在DM6437上借助VLIB实现高斯背景建模-With the DM6437 on VLIB Gaussian background modeling
GMM
- 利用混合高斯进行背景建模，实现运动目标检测-Gaussian mixture background modeling, moving target detection
GMM
- 混合高斯背景建模，可以把连续帧图片前景与背景区分开来-Mixed gaussian background modeling, can continuous frame picture foreground and background to distinguish
gmm
- 混合高斯模型使用K（基本为3到5个） 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。通观整个高斯模型，他主要是有方差和均值两个参数决定，,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性。由于我们是对运动目标的背景提取建模，因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率 为提高在繁忙
GMM
- 利用混合高斯法将视频提取背景 并做降噪膨胀腐蚀处理 附有视频文件 -GMM method to extract the video and do the background noise expansion corrosion treatment with video files
classicalmog
- 根据GMM经典论文Adaptive background mixture models for real-time tracking写的matlab源码，利用GMM背景建模并提取车辆，完全忠实于原论文-According GMM classic paper Adaptive background mixture models for real-time tracking matlab source code written using GMM background modeling and ex
background-update-opencv
- 基于混合高斯的背景更新,并保存所获得的前景、背景图片 ，开发环境为Opencv2.3+vs2010-background update by GMM
GMM
- 内含visual C++和MATLAB代码，利用高斯呼喝模型进行背景建模，自适应确定高斯分量的个数，由Z.Zivkovic开发，相关文章是 Improved adaptive Gausian mixture model for background subtraction-Containing visual C++ and MATLAB code, the use of Gaussian background modeling feeding model, adaptive determine
GMM
- 使用背景减进行前景提取，并进行人群密度检测-Foreground extracted using background subtraction, and crowd density detection
GMMbkg
- 采用GMM模型进行视频背景提取，根据opencv的函数改写的-GMM background extraction
高斯混合模型GMM-latentSpace-v2.0
- 用于背景建模实现视频运动目标分割 与目标跟踪算法(For background modeling, video moving object segmentation and object tracking algorithm)
GMM背景建模c++
- 混合高斯建模用于背景建模，用于背景检测，速度不是很快....C++语言(GMM background dectect)
GMM
- 一种较好的背景减除算法，可以提取运动物体的前景图像，并能较好进行运用(Background subtraction algorithm)
automatic_image_segement
- 本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy