混合高斯背景建模存在每个像素点都建立多个固定的高斯分布，在处理时会消耗大量的系统资源; 发生光照突变时，容易造成大面积误检;长时间静止物体转为运动时，容易产生“鬼影”现象等缺点，通过设置前后帧的学习速率以及模型的更新速率，可以克服上述缺点
2021-04-27 17:45:53
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视频的目标分割与阴影检测技术是计算视觉领域中最主要的研究方向之一。基于混合高斯模型，提出一种双重阴影消除策略，首先通过HSV模型下的颜色夹角确定疑似阴影，再对运动目标和疑似阴影进行混合高斯建模而消除实际阴影。通过实验表明，该策略在不影响目标识别的情况下可以较好的检测并消除在不同光照环境下的随伴运动目标阴影，具有较高的鲁棒性，从而能保证目标检测的连续性和准确性。
2021-04-07 16:15:43
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实现了基于混合高斯模型的运动目标检测,并针对经典模型对突发运动和光线突变响应速... u关键词t背景减除法;混合高斯模型:预处理;运动目标检测:阴影抑制
2021-03-21 11:14:24
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基于混合高斯算法的matlab程序代码，该模型首先是对每个像素点分
别建立个高斯分布来混合模拟该点的特征，多个分布能自适应的学习背景，然后通
过不断调整各个分布的权重来实现背景的建模和及时更新。
2021-03-06 15:15:59
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