采用opencv3.1开发的基于混合高斯模型的运动目标提取

针对视频中运动目标检测实时性问题，提出了一种基于混合高斯模型的背景差分法的 FPGA实现方法．背景差分算法是运动检测算法中最常用的方法，该算法首先对实时得到的图像序列进行建模，得到运动场景的背景模型．然后在运动目标分割中及时的根据场景变化更新背景．考虑到实时性要求的高帧率、高分辨率视频分割任务，利用FPGA并行处理和硬件实现的优点，对混合高斯模型进行修改来对它进行定制，以适合于硬件实现．最后，通过在FPGA开发平台进行了仿真实现，结果验证了算法在硬件实现的正确性，以及在实时性能上的提高．

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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

效去除运动目标包含的阴影区域，从而实现人头区域的检测针对摄像机在静止条件下的自适应运动目标检测，提出一种改进的运动目标检测算法。首先，针对高斯混合背景建模初期背景建模效果不理想的问题，利用统计的方法得到背景模型，根据背景图像建立高斯混合模型；在模型学习方面，为均值与方差设置了不同的学习率。针对传统的LBP算子的缺陷，提出了一种改进的纹理特征算子，将其与HSV颜色空间去阴影的方法相结合，从而实现对阴影的检测与去除，利用随机Hough算子对圆的检测原理，在运动目标检测的基础之上，实现对人头的边缘检测。实验结果表明：该算法可以很好地检测出运动目标，并能够有。

基于混合高斯模型的增量式聚类.pdf

基于混合高斯模型的运动目标检测 开题报告+毕业论文 采用背景差法和c++编程实现

基于混合高斯模型的运动目标检测MATLAB程序，算法综合了当前比较成熟的算法，效果良好