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各種目標檢測方法介紹（懶人可以直接略過） 　　目標檢測是一個老話題了，在很多算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事：檢測當前圖片中有沒有目標？如果有的話，在哪？按照先驗知識和背景運動來划分的話，目標檢測方法大概可以分為兩大類： 　　第一，已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類 ...

一、運動目標檢測簡介 視頻中的運動目標檢測這一塊現在的方法實在是太多了。運動目標檢測的算法依照目標與攝像機之間的關系可以分為靜態背景下運動檢測和動態背景下運動檢測。先簡單從視頻中的背景類型來討論。 靜態背景下的目標檢測，就是從序列圖像中將實際的變化 ...

今天實現了《一類求解方程全部根的改進差分進化算法》（by 寧桂英，周永權），雖然最后的實現結果並沒有文中分析的那么好，但是本文依然是給了一個求解多項式全部實根的基本思路。思路是對的，利用了代數原理。 求解全部根的理論還是很有必要說一下的。就是利用了多項式綜合除法，在matlab中可以采用 ...

在運動目標的前景檢測中，GMM的目標是實現對視頻幀中的像素進行前景/背景的二分類。通過統計視頻圖像中各個點的像素值獲取背景模型，最后利用背景減除的思想提取出運動目標。 步驟 GMM假設在攝像機固定的場景下，在一段足夠長的時間區間內，背景目標出現的概率要遠高於前景目標。利用監控視頻的這一特點 ...

前言：運動對象常用在視頻監控領域，目的是從序列圖像中將變化區域從背景圖像中提取出來，運動區域的有效檢測對目標分類、跟蹤、行為理解等后期處理非常重要。根據攝像機與運動目標之間的關系可分為靜態背景下的運動目標檢（攝像機靜止）和動態背景下的運動目標檢測（攝像機也同時運動）。項目中我用到的是靜態背景下 ...

。 光流法檢測運動物體的原理：首先給圖像中每個像素點賦予一個速度矢量（光流），這樣就形成了光流場。如 ...

不全，需要慢慢補充 一．運動目標檢測 （一）背景差 1.幀差 2.GMM 等 背景減算法可以對背景的光照變化、噪聲干擾以及周期性運動等進行建模，在各種不同情況下它都可以准確地檢測出運動目標。因此對於固定攝像頭的情形，目前大多數的跟蹤算法中都采用背景減算法來進行目標檢測。背景減算法 ...