复杂场景下的运动前景提取是计算机视觉研究领域的研究重点。 为解决复杂场景中的前景目标提取问题,提出一种应用于复杂变化场景中的基于混合高斯模型的自适应前景提取方法。该方法可以对视频帧中每个像素的高斯分布
动态视频 混合高斯模型 前景目标提取,本代码用于2017年数学建模D题,动态背景的前景目标提取,调试过,可行,注意MATLAB版本问题即可。
利用混合高斯建模,提取视频图像的背景,是目标跟踪的基础
混合高斯背景建模对于运动目标检测具有非常重要的作用,次程序详细介绍了建立混合高斯背景模型的完整过程,具有非常强大的借鉴价值
高斯混合分布建模,有详细的注释,matlab,对于学习高斯混合模型很有帮助
它是属于模糊分类的一种。充分结合了高斯混合模型的数学优势和云模型的描述概念的普适性,使得遥感图像的分类更加接近人的思维!
为了寻求代价更小、效率更高、适应性更强的图像原型表征方法,借鉴成分识别理论的观点,设计出一种更符合人类认知原理、更具有可理解性的物体拟合算法。利用二维高斯混合函数,用高斯成分来拟合物体的边缘图像,使得
用于学习极大似然估计,EM算法及高斯混合模型的课件PPT,包含几个案例和EM算法的数学推导
本论文是背景提取的经典论文,里面详细的介绍了混合高斯算法的原理,在这里与大家分享!
课程设计希望给予大家帮助,这个是是pdf格式的,要有相关的软件才能看到的。
