一、特征提取Feature Extraction：·         SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]·         PCA-SIFT [2] [Project]·         Affine-SIFT [3] [Project]·         SURF [4] [OpenSURF] [M

本章开始学习新的内容，如何从图像中将目标或部分目标分割出来，也希望将感兴趣的目标区域分割出来，比如将一个人的脸或手分割出来。背景减除（差分）是最基本的图像处理操作，处理方法是建立背景模型，然后将背景模型和当前的图像进行比较，减去这些已知的背景信息，则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了，但是该方法受累于一个不常成立的假设：所有像素点都是独立的。本例程考察图像中的像素点在一段时间内如何变化，从视频中

原帖地址  http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7639681 作者写的非常好SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation

实验了没问题，但是自己还是对算法没搞清楚，先转过来了。平均背景法是一种学习背景场景和分割前景目标的简单方法。这种方法只能用于背景场景中不包含运动部分。而且，这种方法还要求光线保持不变，比如室内静止场景。背景建模方法网站：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/484191（good）http://www.cnblogs.com/

写的通俗易懂且思路比较清晰，特此转载

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html