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）

HOG特征+SVM行人检测 API介绍: 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 int main(int argc, char** argv) { 8 Mat src = imread("L:/opencv_picture/ren4.jpg"); 9 if (src.empty()) { 10

一.相关博客 背景建模相关资料收集,各个链接都已给出. 资料,不可能很完整,以后不定期更新. -----------------分割线----------------- 这个哥们总结的很好啊,看完了基本就有一个比较"全面"的认知可.可以侃晕一些外行了,哈哈哈... 千里8848: 背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance 背景建模(二)--以像素值为特征的方法(1) 背景

对显著性检测的一些了解: 一般认为,良好的显著性检测模型应至少满足以下三个标准: 1)良好的检测:丢失实际显著区域的可能性以及将背景错误地标记为显著区域应该是低的: 2)高分辨率:显著图应该具有高分辨率或全分辨率以准确定位突出物体并保留原始图像信息: 3)计算效率:作为其他复杂过程的前端,这些模型应该快速检测显著区域. 最早在心里学和神经科学等多个学科上,就开始进行显著物体的检测.在计算机视觉领域,已经在人类关注机制的建模方面做出了努力,特别是自下而上的注意机制. 这种过程也称为视觉显著性检测.

ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述: ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者

1.混合高斯背景建模理论 混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法,利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量.每个模式的均值和标准差)表示背景,然后使用统计差分(如3σ原则)进行目标像素判断,可以对复杂动态背景进行建模,计算量较大. 在混合高斯背景模型中,认为像素之间的颜色信息互不相关,对各像素点的处理都是相互独立的.对于视频图像中的每一个像素点,其值在序列图像中的变化可看作是不断产生像素值的随机过程,即用高斯分布来描述每个像素点的颜色呈现规律{单模态(单峰),

最近一直在做前景检测方面的研究,刚开始主要是做一些工程性的应用,为了解决工程方面的问题,下了不少功夫,也看了不少最近国内外的文章.一直想做个总结,拖着拖着,终究却写成这篇极不成功的总结.      背景建模或前景检测的算法主要有: 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tracking of the human body 2. 混合高斯模型(Mixture of Gaussian Model) An improved adaptive background m

Author: JW. ZHOU 2014/6/13 最近一直在做前景检测方面的研究,刚开始主要是做一些工程性的应用,为了解决工程方面的问题,下了不少功夫,也看了不少最近国内外的文章.一直想做个总结,拖着拖着,终究却写成这篇极不成功的总结. 背景建模或前景检测的算法主要有: 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tracking of the human body 2. 混合高斯模型(Mixture of Gaussian Model) An improved

ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述: ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者

背景建模与前景检测(Background Generation And Foreground Detection) 链接:http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/21/ForegroundDetection.html