opencv高斯混合模型背景建模视频监控提取车辆

基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪

刚开始学的一种好的方法 里面的东西，是在matlab中使用的

高斯混合模型(Gaussian mixture model,簡稱 GMM)是單一高斯機率密度函數的延伸,由於 GMM 能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈,因此近年來常被用在語音與語者辨識,得到不錯的效果

很实用的混合高斯建模

该文档是几篇经典的混合高斯算法的论文，其中包括一篇综述。1.Backgroundmodelingusingmixtureofgaussianforforegrounddetection-asurvey

利用OpenCV实现了基于YCbCr、混合高斯以及YCbCg肤色检测，同时其中YCbCr、混合高斯给出两种不同方式（直接和间接）读取图像数据的实现。

VS 2013 +open cv 2.4.9 亲自测试可以跑通

传统混合高斯模型一般为每个像素分配固定的高斯分布个数,从而造成背景形成速度的减慢和系统资源的浪费;同时也存在着高斯模型背景建模中的缓慢或滞留运动物体造成目标误判现象的问题(即空洞问题)。为此,提出了一

在单高斯背景模型的基础上，建立了鲁棒的背景模型，提出全局模型和单高斯模型相组合的模型，效果很好！

混合动力车辆模型，基于MATLAB/Simulink环境的混合动力车辆模型