背景建模总结

最新推荐文章于 2025-02-25 22:22:40 发布
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： 背景建模
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014568921/article/details/52813055
版权




前景检测

目标检测中背景建模方法

背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Techniques

统计均值前景检测算法(Mean-variation)

前景检测算法-SACON（SAMPLE CONSENSUS）

基于DCT系数的实时监控中运动目标检测




lbp

基于局部二值相似性模式（LBSP）的运动目标检测算法

背景建模(四)——以纹理为特征的方法

基于LBP的背景建模算法


codebook

codebook-背景建模(三)——以像素值为特征的方法(2)

《学习openCV》例程解析 ex_9_3(codeBook模型实现背景减除)

背景建模与前景检测之四(Background Generation And Foreground Detection Phase 4)

OpenCV ——背景建模之CodeBook(1)




背景建模(五)——其他方法



背景建模与前景检测(Background Generation And Foreground Detection)

背景建模与前景检测之二(Background Generation And Foreground Detection Phase 2)

背景建模与前景检测之三(Background Generation And Foreground Detection Phase 3)


背景建模算法（一）-------颜色背景模型


基于模糊Choquet积分的目标检测算法

遗留物检测中的物体遗留和移除检测


http://blog.youkuaiyun.com/column/details/motiondetecttrack.html


运动目标检测知识整理（背景建模 VIBE 背景差分 帧间差分 光流 HOG Adaboost SVM 显著性检测）

http://blog.youkuaiyun.com/STELLAR0/article/category/1380389

http://blog.sina.com.cn/s/blog_78fd98af0101h9bf.html


背景建模 综述
03-21
关于背景建模的一篇2010年的最新综述，有一定的参考价值。
经典背景减除、背景建模算法源码
12-25
总结，本压缩包提供的PBAS和GMM背景建模算法源码，为学习者提供了宝贵的实践资料，通过深入研究和应用这些代码，不仅可以掌握背景建模的基本原理，还能提升解决实际问题的能力。对于从事计算机视觉、机器学习或者...
Background Subtraction and Modeling 常见的目标检测中的背景建模方法漫谈
xdyang的图像视觉小屋
04-12 8908
转载者的话： 最近一直在看background subtraction and modeling。正如如下链接的第一个回帖所说，背景建模虽然最近研究不是很热，但对视频的处理至关重要，甚至直接影响一个系统的成败。研究不热的原因可能是因为能挖掘的方法都差不多了，剩下的就是个人消化和理解了。有时一种方法不一定管用，可能需要好几种组合起来才能有效，而且在不用的场景下需要不同的参数，这些都是在具体实验
《OpenCV》—— 背景建模
最新发布
will be blogging
02-25 762
通过背景建模，我们可以实现很多应用，例如运动检测、目标跟踪。
背景建模一篇综述 Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance
soul519的专栏
01-05 2110
以前做过一些关于背景建模，运动目标检测的工作，打算进行一下小结，那么就先从这篇CVPR2011这篇评测的文章说起吧。Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance (PDF) Sebastian Brutzer, Benjamin Hoeferlin (University of Stuttgart
前景检测算法_3(GMM)
weixin_33816300的博客
06-02 1246
摘要   　　本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。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...
背景建模
zhubo22的专栏
10-30 3799
http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wwg7.html (一) Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance 以前做过一些关于背景建模，运动目标检测的工作，打算进行一下小结，那么就先从这篇CVPR2011这篇评测的文章说起吧。Evaluation o
混合高斯背景建模的例子（基于c++的opencv实现）
11-23
总结一下，混合高斯背景建模是一种强大的前景检测技术，通过C++和OpenCV库可以方便地实现。通过创建`BackgroundSubtractorMOG2`对象，设置合适的参数，以及逐帧应用背景建模，我们可以有效地从视频中提取出运动的...
gaosi.rar_gaosi_背景建模_背景更新_高斯背景_高斯背景建模
09-20
总结来说，高斯背景建模是视频监控、目标跟踪等领域的重要技术，通过对背景的动态建模和更新，可以有效地分离出视频中的运动物体。"gaosi.rar"压缩包中的Matlab代码可能提供了实现这一功能的具体算法，通过理解和...
基于混合高斯模型背景建模法来检测运动目标算法(matlab).zip
08-10
总结来说，混合高斯模型背景建模法是运动目标检测的有效工具，结合MATLAB的强大功能，可以实现精确的目标检测和背景动态适应。通过理解并实践这个算法，不仅可以提升计算机视觉领域的技能，也为解决实际监控、自动...
背景建模算法
12-12
总结来说，背景建模算法，特别是Vibe，对于理解和分析监控视频数据至关重要。通过有效地建立和更新背景模型，可以有效地分离出运动的目标，实现视频的智能分析，这对于现代安防、交通管理和行为研究等领域具有深远的...
视频中背景建模目标检测综述(北京大学)
11-13
基于视频的移动目标检测是一个重要且有挑战性的任务，在许多应用中都起 到相当关键的作用。本次论文研读围绕该主题展开，深入阅读了十余篇论文，在 本文总结了视频中移动目标检测的一些主要方法及各自的优劣。
一些关于背景建模的论文。对做图像处理的同志们很有参考价值。
02-24
动态场景中基于背景建模的运动目标检测算法的研究.kdh 基于粒子滤波和背景建模的多目标跟踪技术的研究和实现.kdh 基于混合高斯的背景建模与阴影抑制算法研究.nh 基于背景建模的动态场景目标检测.pdf 基于背景建模的动态目标检测算法的研究与仿真.pdf 基于混合高斯背景建模的阴影抑制算法.pdf 若干背景建模方法的分析和比较.pdf 摄像机自由运动环境下的背景建模.pdf
背景建模方法总结
10-22
原标题On the Role and the Importance of Features for Background Modeling and Foreground Detection，总结了背景建模方法的发展。
GMM(高斯混合模型）背景建模实现动态背景分割.rar
11-13
GMM（高斯混合模型）的动态背景分割的实验报告以及源码，数据集。 另外用到了形态学操作与多通道的处理，提升了实验结果的性能。
《深度学习》OpenCV 背景建模 原理及案例解析
wx_AHao1004Y的博客
10-02 2778
背景建模是指通过分析视频序列中的像素值变化情况，从中提取出静态背景部分，并将其用于目标检测、运动跟踪等计算机视觉任务中。在实际应用中，背景建模常用于视频监控、行人检测、车辆识别等领域。在视频中，背景通常被定义为相对稳定的部分，例如墙壁、地面或天空等。背景建模的目标是将动态的前景对象与静态的背景进行分离，以便进一步分析和处理。
23-背景建模
beyond谚语的博客
10-19 1120
帧差法 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。 帧差法很简单，但会引入噪音和空洞问题 混合高斯模型 在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每一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
Opencv之背景建模
cocofisher的博客
01-20 3788
定义 所谓背景建模，就是将背景识别出来，与前景进行区分的过程。 方法 背景建模的方法有帧差法和混合高斯模型法，后者的应用更加普遍，而其效果更好，所以在这个案例中，我们使用后者来进行背景建模。 混合高斯模型 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...
背景建模(三)——以像素值为特征的方法(2)
STELLAR0的专栏
03-31 1944
上一篇介绍混合高斯模型(GMM)http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wxyz.html 不过还有几篇比较经典是在GMM上的改进： 1.An Improved Adaptive Background Mixture Model for Realtime Tracking with Shadow Detection 其实OpenCV实现的是这篇文章
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