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博客：背景建模或前景检测之GMM自己的工程代码在开源中国：GMM源代码+详细注释本文通过OpenCV来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高…
以速率TOP10模型提取的背景作为GMM初值，加快了前景提取速度并提高了前景目标提取的准确率。针对问题二，考虑到背景的不断变化，我们采用改进的Vibe算法进行前景目标提取，既可以快速消除“鬼影”，又可以对错误分类的像素点进行改正，提高了模型的鲁棒性。
对一个不包含动态背景的稳定拍摄的监控视频构造提取前景目标的数学模型算法。视频中的前景提取一直是图像处理领域的研究热点，也是目标与识别的基础。目前光流法、背景差分法、帧差分法是前景提前的主流算法.光流法其计算量大，对噪声比较敏感；背景差分法需要有比较稳健的背景...
背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法本文搬运自本人CSDN博客：《背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法》注：本文中大量Latex公式在简书中不能支持，请移步上面的链接进行阅读。
本文的创新点与关键点之一：GMM,GMM-UBM,GMM-SVM的理解大概是从10月20号开始由于项目需要开始接触说话人识别这一研究方向，这一个多月的时间主要是看论文中文英文，尤其是综述文章，当然也试着了解传统方法背后…
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以速率TOP10模型提取的背景作为GMM初值，加快了前景提取速度并提高了前景目标提取的准确率。针对问题二，考虑到背景的不断变化，我们采用改进的Vibe算法进行前景目标提取，既可以快速消除“鬼影”，又可以对错误分类的像素点进行改正，提高了模型的鲁棒性。
对一个不包含动态背景的稳定拍摄的监控视频构造提取前景目标的数学模型算法。视频中的前景提取一直是图像处理领域的研究热点，也是目标与识别的基础。目前光流法、背景差分法、帧差分法是前景提前的主流算法.光流法其计算量大，对噪声比较敏感；背景差分法需要有比较稳健的背景...
背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法本文搬运自本人CSDN博客：《背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法》注：本文中大量Latex公式在简书中不能支持，请移步上面的链接进行阅读。
本文的创新点与关键点之一：GMM,GMM-UBM,GMM-SVM的理解大概是从10月20号开始由于项目需要开始接触说话人识别这一研究方向，这一个多月的时间主要是看论文中文英文，尤其是综述文章，当然也试着了解传统方法背后…
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