孤独de雨

一、介绍 特征的检测和匹配在许多计算机视觉应用中是一个重要的组成部分，例如无缝拼接，三维重建等。其中兴趣点特征是很重要的一类特征，而目前应用最广泛的兴趣点特征检测方法就是SIFT检测算法，该检测算法所得到的特征点不仅在位置上能够稳定识别，而且具有尺度不变性和旋转不变性。由于各大论坛以及该论文作者都只是给出matlab的实现算法，并未给出C++的版本，而且由于在SIFT的实现过程中有很多参数设置和

这篇CVPR2014的论文与之前那篇Boosting Binary Keypoint Detection一样，都是利用二进制来加速计算。不过这篇并不是做特征，而是去找图中的Object。它主要有两大亮点。第一个亮点是发现了在固定窗口的大小下，物体与背景的梯度模式有所不同。如图1所示。图1（a）中绿框代表背景，红框代表物体。如果把这些框都resize成固定大小，比如8X8，然后求出8X8这些块中每个

原地址：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/7929531 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而

运动物体检测一般分为背景建模和运动物体分析两步。即构建不包含运动物体的背景模型。然后将新的视频帧和背景模型对比，找出其中的运动物体。目前比较好的背景建模算法有两种：1)文章（Zivkovic Z. (2004) Improved adaptive Gausianmixture model for  backgroundsubtraction, Proceedings of ICPR 2004,