核密度背景建模opencvkernal

Mixed Gaussian background modeling program implementation + description

43种背景建模算法工具箱Currentlythelibrarycontains43algorithms

背景建模一直是运动目标检测中的一个重要课题。该文提出一个适用于动态背景的基于非参数估计的前景背景对比模型。模型通过核函数估计的方法模拟了像素点五维特征向量(彩色灰度值，图像坐标)的概率分布，并在图像序

针对现有基于支持向量数据描述(SVDD)的多类分类算法未能充分利用重叠区域样本分布信息等问题，提出了一种基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法DM-SVDD。该算法首先由SVDD确定包围每类数据的最

论文研究-基于变换核密度估计的半参数GARCH模型.pdf,  针对金融资产收益率分布呈现的尖峰、厚尾及有偏的特点，沿袭变换核密度估计的思想，提出一种广义Logistic变换，对变换后的样本应用Bet

首先证明了快速核密度估计(Fast kernel density estimate, FKDE) 定理: 基于抽样子集的高斯核密度估计(KDE) 与原数据集的KDE 间的误差与抽样容量和核参数相关,

基于S变换谱核密度估计的齿轮故障诊断.pdf,针对齿轮在故障损伤状态下的振动信号，提出一种基于S变换谱二维核密度估计的冲击特征提取方法，以实现齿轮的故障诊断。该方法首先对包含冲击特征的振动信号进行S变

本文的目的是研究一个超稠密恒星的各向异性球对称核壳模型，该模型的核装有线性状态方程，与夸克物质一致，而包络被认为是二次状态方程。 通过采用Takisa等人的哲学。 （Pramana J Phys 92

背景减除法-三帧法-高斯背景建模法运动检测，这个可能用的人不多，VC编写源代码，共大家参考。

三种比较经典的运动目标检测,程序可以运行。