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该程序利用opencv图像处理库编写了用于检测运动目标的程序。采用的目标提取算法是背景减除法-The program using opencv image-processing library was prepared for the detection of moving targets in the process. Object extraction algorithm used in background subtraction method are
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本文通过融合图像的颜色和梯度特征 ,实现了一种实时背景减除方法。首先融合颜色和梯度特征建立新的能量函数 然后基于图切割算法最小化能量函数 ,并对前景P 背景进行分割 最后使用光流验证前景区域的真实性 ,并更新背景模型。- Based on the fusion of color and gradient features , this paper implement s a novel approach to real-time background subtraction.Firstly ,
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提出了基于自适应背景恢复的差减算法。该算法可在背景未知的情况下，对任意运动目标都能实时、有效地进行自动分割-Proposed restoration based on adaptive background subtraction algorithm. The algorithm can be in the background unknown circumstances, for any moving object can be real-time, effectively automatic
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这是一篇基于背景差法的运动车辆提取算法的研究的文章-This is a movement based on background subtraction algorithm of vehicle extraction article
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：针对背景差分算法中在复杂背景下参考帧的提取问题，提出了一种新的背景提取方法；该算法用帧间差分法将帧中的背景象
素点检测出来，再确立出背景帧-: For the background subtraction algorithm in complex background reference frame extracting problems, a new background extraction The algorithm uses inter-frame difference meth
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Why to choose Background Subtraction Algorithm for Object Detection
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采用 背景差分法快速检测运动目标的 算法 背景差分 opencv c-Rapid detection by background subtraction algorithm for moving target background subtraction opencv c++
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为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类， 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法．利用背景减法提取运动目标前景区域， 并识别出潜在候选运动目标．利
用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征， 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征． 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机， 实现多类目标的准确分类． 通过在不同视频序列上的实验验证， 提出的算法对运动目标进行较好地分类， 而且在运算速度方面较传
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This
system consists of human detection, human tracking
and false object detection. The human detection
utilizes the background subtraction to segment the
blob and use codebook to classify human being from
other objects. The optimal design
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运用帧差序列图像进行背景建模与更新，采用背景差分和LBP纹理分析法进行运动车辆的分割及阴影消除。提出车辆形状投影量的概念，将视频车辆二维形状信息降至一维，并设计二维输入模糊分类器，根据形状投影量和车高，车长比，完成车型的多种类精细识别。-Frame difference image sequence background modeling and updating, background subtraction and the LBP texture analysis method for th
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具有实时检测、跟踪和分析判断的智能化监控系统是智能化监控系统发展的必然趋势，本文提出一种在实时监控下检测和跟踪运动目标的方法，首先使用背景差分法检测出运动目标，并定期使用背景更新策略对参考背景进行局部更新，这样可以提高目标检测的精确度。目标跟踪时在不同的尺度空间获得目标的关键点，增强算法目标在遮挡情况下的鲁棒性， 接下来使用mean shift 算法估计目标在下一帧的位置。-Intelligent monitoring system with real-time detection, track
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基于核密度估计的背景减法算法，拥有命令行界面的C++源代码。-kernel density estimation based background subtraction algorithm [1] with a command line interface. this algorithm is a somewhat improved version of [2].
the kmovingobjdetector class within the project is originally w
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基于opencv,结合背景差法和camshift算法实现对运动物体的检测与跟踪，毕设时做的，效果不错。-Based opencv, combined the background subtraction camshift algorithm detection and tracking of moving objects, the complete set up to do, good results.
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opencv接口，sobel算子和背景差分算法得到简单背景下实现运动物体的检测-opencv interfaces, sobel operator and background subtraction algorithm is simple backdrop for moving object detection
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针对背景差法易受外界环境因素影响的缺点, 提出了一种基于改进K-均值聚类的背景建模方法。通过比较任意样本与该像素位置处的子类中心之间的距离, 对各个像素的观察值进行聚类, 并在聚类过程中逐步确定其类别数。一段时间的学习之后, 样本数最多的子类就构成了背景模型。仿真结果表明, 该算法即使在运动目标存在的情况下也能准确的提取出实际的
背景, 而且显著地降低了系统的存储量。-Aimed at the disadvantage that background subtraction was liab
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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)
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