VIBE的几篇文章B哥的背景建模运动目标检测大作

提出了一种基于光流场等技术的自适应背景逼近更新方法,并根据彩色差值模型得到差分图像.

针对光线暗、对比度和分辨率低的监控视频，提出了一种基于背景分类的运动目标检测算法。 首先用视频第一帧图像HSV空间的色度H和亮度V作为背景特征进行初始化，建立两种包含色度和亮度特征的背景模型类，即初始

分块帧差和背景差相融合的运动目标检测论文

一种基于背景重建的运动目标检测算法.很不错的一篇文章

提出了一种改进的surendra运动目标检测算法，该算法可以自适应的调整背景更新速度。首先将第一帧图像作为背景图像，并利用改进的surendra背景更新算法根据每帧图像对背景图像进行更新获得可靠的背景

Moving object detection based on interframe difference and average background method

基于自适应背景模型的运动目标检测，陈雷，邹琪，运动目标检测作为许多计算机视觉应用中最关键的首要处理环节，在诸如视频监控、目标跟踪、视频搜索等领域中都有着广泛的应用。正

针对传统单高斯背景模型(SGM)存在的背景模型不能很好地自适应背景变化、目标检测不完整的问题,提出了一种改进的单高斯背景模型运动目标检测算法,该方法结合单高斯背景模型和mean shift原理对运动目

可以对本地avi或者USB摄像头的视频进行目标检测~

提出一种用仿射参数模型来近似场景中摄像机的复杂运动，采用参数化的多分辨率估计方法鲁棒地估计出仿射参数；然后在当前帧与运动补偿后的帧之间求光流场，得到目标轮廓的初始分割；最后通过聚类和搜索填充算法分割出