混合高斯背景建模代码

基于openCV的背景剪除方法,基于高斯模型的源代码

针对高斯混合模型背景减除后运动目标存在阴影的问题,提出了初始化参数快速估计方法避免了高斯混合模型参数估计易产生局部极大值的问题,在分析高斯混合模型背景减除结果中阴影区域亮度和色度变化特性的基础上,提出

Gaussian background detection remnant executable code

Matalb code for EM algorithm mixed Gaussian model application

一个个人写的非常好的ViBe 背景建模 B哥的大作以及相关的综述性文章

用于检测运动目标

高斯混合模型是一种经典的背景建模模型，已成功运用于工程应用中。在声音相关的领域，也有广泛的应用。

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。

混合高斯模型是一种经典的背景建模算法，用于背景相对稳定情况下的运动目标检测。它由单高斯模型发展而来，对于多模态的背景有一定的鲁棒性，如：树叶晃动、水纹波动等。主要介绍单高斯模型和混合高斯模型。

经过改进的高斯混合模型，运行效果还是可以的，适用于想深入了解混合高斯模型前景的同学，代码书写比较规范