目标检测，对包含动态背景信息的监控视频，设计有效的前景目标提取方案。
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提取视频前景背景/运动目标检测 使用叠加法、背景帧差法、直方图相减三种方法 https://blog.csdn.net/zxm_jimin/article/details/87941858
使用背景差分法实现一般视频的前景运动目标提取和检测。
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在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型...
图2 几种典型的动态视频背景，：树叶摇动，水波动，喷泉变化，窗帘晃动 问题3：在监控视频中，当监控摄像头发生晃动或偏移时，视频也会发生短暂的抖动现象（该类视频变换在短时间内可近似视为一种线性仿射变换，如...
有程序和资料。...针对问题四，为记录目标较运动较显著的帧数，运用已有模型能够对快进视频进行的目标检测，对每一帧的灰度值求和进行建模，观察其分布，记录大于阈值的帧数，能较好的实现预期结果。
Vibe 运动目标检测 基于matlab(Vbie Moving Target Detection)
GMM又叫混合高斯模型，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...最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。
OPENCV目标跟踪Opencv实现vibe算法，用于视频前景检测提取方式是百度网盘分享地址
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...
详情可见 https://www.cnblogs.com/l2017/p/9898512.html
很久没更新文章了，这次因为工作场景需要检测动态目标，特此记录一下。这段代码演示了背景减除方法在移动目标检测中的应用，通过检测前景目标并在特定区域内绘制边界框，可以用于一些简单的运动分析和目标跟踪应用。
前景目标检测属于监控系统的前端处理部分，是后续各种高级处理任务(如目标跟踪、目标识别、视频编码、视频分析等) 的基础。在过去的几十年中，前景目标检测技术受到了国内外学者的广泛研究，大量算法的提出使得前景...
针对视觉背景提取算法（ViBe）中出现的鬼影问题、不能很好适应背景高频扰动和摄像机抖动问题以及由于采用空间邻域扩散机制引起背景更新错误问题，提出一种改进的视觉背景提取算法。该算法结合视觉显著性判断背景模型...
针对视觉背景提取(Vibe)运动目标检测算法存在的鬼影及阴影问题,利用鬼影与背景相似而运动目标与背景差异大的特点,提出了一种基于前景和邻域背景像素直方图相似度匹配的方法,快速检测鬼影并更新背景模型;利用阴影的...
基于MATLAB的视频前景提取，使用帧差法。
视频运动目标跟踪逐渐成为研究热点并应用到军事民用等领域,为了能够从真实场景中快速准确地提取视频跟踪单运动目标或多运动目标,提出了一种新的运动目标自动提取方法。首先通过自适应阈值获得滤波后的相邻帧差值图像...
为了进一步提高室内检测跟踪系统的有效性和...再对高斯模型提取的前景,用区域局部积分直方图进行虚假前景的判断和消除,从而进一步提纯真实前景。仿真实验结果表明:算法较好地消除了场景中光照变化对目标检测的影响。
改进了前景检测方法，将灰度差分、S通道差分和帧间差分所获取的差分图像相融合。利用阴影与背景的颜色差异性和纹理相似性消除阴影的影响，得到完整的前景图像，提高了前景提取的准确度。改进均值漂移算法实现对目标...
多摄像头前景目标提取，检测在室内的运动人物的编号，多个摄像头提供的同步图像确定同一个人。
基于GMM(Gaussian Mixture Model,混合高斯模型)的物体识别基础上,利用GLCM(Gray-level co-occurrence matrix,灰度共生矩阵)及基于GLCM提取的纹理特征来解决当前运动目标检测所存在的问题,如动态场景的变化,光照突变...
针对视觉背景提取算法在...多场景下对比实验表明, 该算法可将错分率降低至1.49%, 且在检测时能快速消除鬼影现象, 有效抑制动态背景产生的噪声干扰, 同时保证前景目标能被完整识别, 在复杂环境下的检测结果更加准确。
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