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  1. 基于YCBCR空间的混合高斯背景建模

  2. 本代码是基于YCBCR空间对视频图像进行混合高斯背景建模，获取很好的背景模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-11
    • 文件大小：7168
    • 提供者：devtrack

  1. 基于自适应混合高斯模型的时空背景建模

  2. 提出了一种基于自适应混合高斯模型的时空背景建模方法, 有效地融合了像索在时空域的分布信息, 改善传统 的混合高斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xamingjie

  1. 混合高斯模型的背景检测

  2. 利用混合高斯模型对目标场景进行背景建模，分割出前景与背景。 代码输入：一组图片或一段视频 代码输出：前景与背景分割开的灰度图 环境：linux+opencv+eigen 语言：Ｃ++

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-06-21
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：lsy2530362

  1. 混合高斯模型的测试源代码

  2. Netneans + Opencv 的测试混合高斯模型建模和前景检测的C++源代码，可以用于测试和参考。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-12-14
    • 文件大小：25600
    • 提供者：icanup

  1. 单高斯背景建模

  2. 用单高斯模型检测运动物体，原理简单，适用于初学者学习。 处理视频采用笔记本摄像头实时采集的画面。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-11-05
    • 文件大小：3072
    • 提供者：heshan1109

  1. 混合高斯模型检测运动目标

  2. 混合高斯背景建模，运动检测。 建模函数是自己编写的，原理简单，便于学习，有详细注释。 处理视频是用笔记本摄像头实时采集的画面。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-11-05
    • 文件大小：5120
    • 提供者：heshan1109

  1. 混合高斯模型

  2. 关于混合高斯模型的详细讲解，适用于视频背景建模。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-01-07
    • 文件大小：18432
    • 提供者：lujin0312

  1. 高斯背景建模matlab代码

  2. 利用混合高斯模型对视频的背景建模，然后提取运动目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-08-11
    • 文件大小：5120
    • 提供者：u014677860

  1. 混合高斯模型建模

  2. 用于大家课程学习的混合高斯模型代码资源。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-10-27
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u013351007

  1. 混合高斯背景建模报告

  2. 混合高斯背景建模报告，详细讲解混合高斯模型的PPT

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-12-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：chrissy1021

  1. 混合高斯背景建模-运动物体检测下载

  2. 使用混合高斯背景建模方法，进行视频中运动物体的检测。 视频采用matlab自带的视频。 适用于背景静止的视频。 会用方框框出运动物体，阈值可自行调节。 含实验报告。课程实验，仅供参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：rachelkong

  1. 动态视频 混合高斯模型 前景目标提取

  2. 动态视频 混合高斯模型 前景目标提取，本代码用于2017年数学建模D题，动态背景的前景目标提取，调试过，可行，注意MATLAB版本问题即可。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-09-20
    • 文件大小：16384
    • 提供者：hh13248101160

  1. 用VC做的基于混合高斯模型的运动目标检测程序

  2. 智能视频开发程序，用于监控运动目标，基于video for windows SDK,MFC,混合高斯模型建模，效果很好，拿来分享

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-12-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：niuwuze0442162

  1. 一种改进的混合高斯模型背景估计方法

  2. 传统混合高斯模型一般为每个像素分配固定的高斯分布个数，从而造成背景形成速度的减慢和系统资源的浪费；同时也存在着高斯模型背景建模中的缓慢或滞留运动物体造成目标误判现象的问题(即空洞问题)。为此，提出了一种有效的两阶段视频图像处理方法。该方法在第一阶段根据像素点的优先级大小自动地调节高斯分布的数目，在第二阶段首先对像素点进行所属区域的划分，进而对目标区域和非目标区域采取不同的更新手段。实验表明，采用两阶段视频图像处理方法明显地改善了背景建模的速度，有效解决了提取目标出现的空洞问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：427008
    • 提供者：weixin_38731385

  1. 基于对比度分析及矢量匹配的混合高斯模型

  2. 针对经典的混合高斯背景建模算法鲁棒性不强且背景建模实时性不足的特点，提出了一种改进方法。首先将图像矢量化，即将图像分成若干块，每一块图像作为一个矢量进行整体建模；然后对于每一个图像块基于其反差描述元与K个高斯模型进行匹配。实验结果表明，改进的算法降低了环境光变化和背景波动等因素的干扰且建模速度较快。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：369664
    • 提供者：weixin_38635682

  1. 基于改进的混合高斯模型的运动目标检测

  2. 提出了一种改进的混合高斯背景模型方法，克服了传统混合高斯背景建模方法计算时间长的缺点。通过对视频图像中运动目标区域进行背景建模，减小了每一帧的背景建模区域，同时在提取运动目标区域前先对初提取的前景目标进行中值滤波，减小运动目标区域的范围，进一步压缩了背景建模的时间。最后通过与时间平均背景建模和传统混合高斯背景建模方法进行比较，验证了本文算法的高效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：290816
    • 提供者：weixin_38710781

  1. 改进的单高斯模型与破碎目标合并的视频前景提取算法

  2. 针对视频背景建模和运动目标检测，此处提出一种基于分块模型更新的单高斯背景建模方法。以替代传统方法中对单变量点的建模。由于块变量的平均更符合高斯分布特性，有利于发挥单高斯建模方法的优势，因此增强了算法应对复杂背景的能力，同时分块建模也有效降低了算法复杂性。针对破碎团块的合并问题，此处提出一种“比对就近”的策略，将相隔距离在设置阈值内的团块合并为一个目标。提方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38749863

  1. 一种用于机载激光雷达波形分解的小波变换与广义高斯模型组合法

  2. 针对小光斑全波形机载激光雷达波形数据中叠加波难以解析和实测波形数据通常表现出展宽或尖峰形态的问题，提出一种基于小波变换与广义高斯模型的组合法(WT-GGM)来分解机载激光雷达波形数据。小波变换方法具有多分辨率分析的特性，在非平稳信号、微弱信号、瞬态信号及奇异信号的检测中显示出独特的优越性。广义高斯模型作为波形分量建模模型，通过调整其形状参数能有效地处理展宽或尖峰形态的波形分量。为了验证算法的有效性，分别对实验数据使用WT-GGM 算法、商业软件常用的COG 算法、GIPM 算法和RGD 算法进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38674409

  1. 基于复高斯模型的雷达高分辨距离像目标识别新方法

  2. 为了利用雷达高分辨距离像(HRRP)中的相位信息改善识别系统性能，提出了一类针对复距离像的目标识别新方法。分析了复距离像的统计特性，将识别领域常用的三种高斯模型——自适应高斯分类器(AGC)模型、联合高斯(JG)模型和概率主分量分析(PPCA)模型推广至复数域对复距离像统计建模。研究表明，这三种模型及其参数估计结果均不受距离像初相的影响。此外，为了解决噪声环境中的稳健识别问题，进一步提出了噪声稳健的模型修正方法。实验结果显示：在识别过程中加入距离像相位信息能够获得更高的正确识别率；且经过噪声稳健

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38717870

  1. SAR影像极化特征的混合高斯模型与分类

  2. 针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像中极化特征呈现尖峰拖尾等复杂多样的统计特点, 采用混合高斯模型(GMM)对极化特征进行建模, 提出了一种约束距离的混合多元高斯分布的参数估计算法。该参数估计算法在贪婪期望最大算法框架下设计约束距离函数, 自动估计混合分量的个数和模型参数, 进而在贝叶斯框架下实现极化SAR影像的地物分类。对Radarsat-2旧金山等地区三组影像数据的分类结果表明：相比于经典的分类算法, 所提GMM分类算法的总体精度提高了7%~10%, 且对样本数目的依赖性更小, 在城区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38677227
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