申明,本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/kcust/article/details/9931575 Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检測算法,从思路和框架上看,该算法是结合了SACON和VIBE两个算法的优势,并进行了一些细微的改进而成的,算法在检測性能上优于SACON和VIBE.可能有些朋友对SACON和VIBE不熟,以下首先分别简介下SACON和VIBE算法. (1)SACON算法        SACON算法通过保…

ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述: ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者…

ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述: ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者…

一.相关博客 背景建模相关资料收集,各个链接都已给出. 资料,不可能非常完整,以后不定期更新. -----------------切割线----------------- 这个哥们总结的非常好啊,看完了基本就有一个比較"全面"的认知可.能够侃晕一些外行了,哈哈哈... 千里8848: 背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance 背景建模(二)--以像素值为特征的方法(1)…

ViBe是一种像素级的背景建模.前景检测算法,该算法主要不同之处是背景模型的更新策略,随机选择需要替换的像素的样本,随机选择邻域像素进行更新.在无法确定像素变化的模型时,随机的更新策略,在一定程度上可以模拟像素变化的不确定性. 背景模型的初始化 初始化是建立背景模型的过程,一般的检测算法需要一定长度的视频序列学习完成,影响了检测的实时性,而且当视频画面突然变化时,重新学习背景模型需要较长时间. ViBe算法主要是利用单帧视频序列初始化背景模型,对于一个像素点,结合相邻像素点拥有相近像素值的空间分…

Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检测算法,是基于像素的无参数模型,该算法结合了SACON和VIBE两个算法的优势,并在这两个算法的基础上改进而来,SACON和VIBE算法的介绍,请参考: [背景建模]SACON http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3530862.html [背景建模]VIBE http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3527891.html 创新点: 1).引入控制论的思想,使前景判断阈…

本文是根据M. Hofmann等人在2012年的IEEE Workshop on Change Detection上发表的"Background Segmentation with Feedback: The Pixel-Based Adaptive Segmenter",并结合自己的理解而成的,论文转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kezunhai.         Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检测算法,从思路和框架…

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检測中获得了极大的成功.须要提醒的是,HOG+SVM进行行人检測的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而现在尽管有非常多行人检測算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (…

SOBS(self-Organizing through artificial neural networks)是一种基于自组织神经网络的背景差分算法,主要是借鉴神经网络的特性,一个网络输入节点,对应多个中间节点,将背景模型中的一个像素映射到模型的多个位置,并采用了像素邻域空间相关的更新方式,使邻域的信息进一步融入模型中,使得算法具有邻域空间相关性. 算法伪代码 背景模型建立 选择背景模型的映射大小,一般选取n = 3,即一个像素点对应于模型中的3*3块,背景模型相比于原始图像扩大了9倍. 选择…

PbModel是基于概率模型的背景差分算法,其基本思想是像素点会因光照变化.运动物体经过产生多种颜色值,但是一段时间内,像素点处于静止状态的时间会比处于运动状态的时间长.因而一段时间内,像素点某个颜色值出现的概率会高于其他颜色值,高概率的颜色值即为该像素点的背景值. 创新点 1.关注基于概率的背景模型的内存占用率和计算复杂度 基于概率的背景模型是常用的背景建模方法,但是现有一些算法,其内存占用率高,计算复杂度大. 该算法利用聚类减少内存占用率,将像素点可能出现的颜色值,按距离聚类,以聚类中心代替…

转自:http://hi.baidu.com/jasonlyy/item/9ca0cecf2c8f113a99b4981c 本文针对 linux 下的 C++ 程序的内存泄漏的检測方法及事实上现进行探讨.当中包含 C++ 中的 new 和 delete 的基本原理,内 存检測子系统的实现原理和详细方法,以及内存泄漏检測的高级话题.作为内存检測子系统实现的一部分,提供了一个具有更好的使用特性的相互排斥体 (Mutex)类. 1．开发背景 在 windows 下使用 VC 编程时,我们通常须要 DE…

Xenu 是一款深受业界好评,并被广泛使用的死链接检測工具. 时常检測站点并排除死链接,对站点的SEO 很重要,由于大量死链接存在会减少用户和搜索引擎对站点的信任,web程序开发者还可通过其找到死链接和訪问对应时间长的Url地址进行改进优化. 我们推荐的死链接检測工具 Xenu 主要具有下面特征: 须要下载安装,不到1M大小,用户界面很简洁,操作简单. 检測彻底:可以检測到图片.框架.插件.背景.样式表.脚本和 java 程序中的链接. 报告形式合理多样.死链接一目了然. 提供出现死链接的网页,…

碰撞器由来 1.系统默认会给每一个对象(GameObject)加入一个碰撞组件(ColliderComponent),一些背景对象则能够取消该组件. 2.在unity3d中,能检測碰撞发生的方式有两种,一种是利用碰撞器,还有一种则是利用触发器.这两种方式的应用很广泛.为了完整的了解这两种方式,我们必须理解下面概念: (一)碰撞器是一群组件,它包括了非常多种类,比方:Box Collider,Capsule Collider等,这些碰撞器应用的场合不同,但都必须加到GameObjecet身上. (…

1,CodeBook的来源 先考虑平均背景的建模方法.该方法是针对每一个像素,累积若干帧的像素值,然后计算平均值和方差,以此来建立背景模型,相当于模型的每一个像素含有两个特征值,这两个特征值只是单纯的统计量,没有记录该像素值的历史起伏,即没有考虑时间序列和噪声干扰,不具备鲁棒性,因此建模时不能有运动前景的部分,要求光线保持不变. 如果我们考虑到时间起伏序列建模,比如利用60帧图像建模,对于每一个像素点会产生60个像素值,分别给他们加上60个相关的权值,或者进一步统计不同像素值出现的频次或者距离,…

1,CodeBook算法流程介绍 CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型.这种模型能很好地处理时间起伏,缺点是需要消耗大量的内存.CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)结构,每个CodeBook结构又由多个CodeWord(CW)组成. CB和CW的形式如下: CB={CW1,CW2,…CWn,t} CW={lHigh,lLow,max,min,t_last,stale} 其中n为一个CB中所包含的CW的数目,当n太小时,退化为简单背景,当…

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃     很久以前的笔记了,分享给大家吧...OpenCV4Android中用于背景建模的类主要有:BackgroundSubtractor.BackgroundSubtractorMOG.BackgroundSubtractorMOG2.BackgroundSubtractorKNN,主要对使用方法做个总结.        借用OpenCV提供的API,Android编程可以实现比较丰富的视…

紧接着上一篇博客的讲 第二步是识别部分 人脸识别 把上一阶段检測处理得到的人脸图像与数据库中的已知 人脸进行比对,判定人脸相应的人是谁(此处以白色文本显示). 人脸预处理 如今你已经得到一张人脸,你能够使用那张人脸图片进行人脸识别. 然而,假如你尝试这样简单地从一张普通图片直接进行人脸识别的话,你将会至少损失10%的准确率! 在一个人脸识别系统中,应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的.多数人脸识别算法对光照条件十分敏感,所以假如在暗室训练,在明亮的房间就可能不会被识别出来…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/30974513 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope…

前面几篇文章简单介绍了BgsLibrary的入口函数.视频分析和视频捕获模块,本文将简单介绍帧处理模块,即对每一帧进行处理的函数,也就是真正调用背景建模算法的接口处. 下面贴出源码供大家分析: #include "FrameProcessor.h" #include <iomanip> namespace bgslibrary { FrameProcessor::FrameProcessor() : firstTime(true), frameNumber(0), dura…

背景建模技术(二):BgsLibrary的框架.背景建模的37种算法性能分析.背景建模技术的挑战 1.基于MFC的BgsLibrary软件下载 下载地址:http://download.csdn.net/detail/frd2009041510/8691475 该软件平台中包含了37种背景建模算法,可以显示输入视频/图像.基于背景建模得到的前景和背景建模得到的背景图像,还可以显示出每种算法的计算复杂度等等.并且,测试的可以是视频.图片序列以及摄像头输入视频.其界面如下图所示: 2.BgsLibr…

一.Vibe 算法的优点 Vibe背景建模为运动目标检测研究邻域开拓了新思路,是一种新颖.快速及有效的运动目标检测算法.其优点有以下两点: 1.思想简单,易于实现.Vibe通常随机选取邻域20个样本为每个像素点建立一个基于样本的背景模型,具有初始化速度快.内存消耗少和占用资源少等优点,随后,利用一个二次抽样因子φ,使有限的样本基数能近似表示无限的时间窗口,即在较少样本前提下,保证算法的准确性,最后,并采用一种领域传播机制保证算法的空间一致性. 2.运算效率高.有两方面的原因:一是Vibe背景模型…

一.Harris角点 如上图所示,红色框AB都是平面,蓝色框CD都是边缘,而绿色框EF就是角点. 平面:框往X或Y抽移动,变化都很小. 边缘:框沿X或Y轴移动,其中一个变化很小,而另外一个变化比较大. 角点:框沿X或Y轴移动,两个变化都比较大. 见<图像基础>笔记第7页 二.背景建模 使用帧差法: 即用后一帧图像减去前一帧图像,得到运动的物体,但是会出现空洞(前景物体的一个面灰度变化不大,减完得到接近0的数). 使用GMM方法: # -*- coding:utf-8 -*- __author_…

在过去,每次编写C/C++程序的时候,VLD差点儿是我的标配.有了它,就能够放心地敲代码,随时发现内存溢出. VLD最高可支持到Visual Studio 2012.不知道以后会不会支持Visual Studio 2013,但反正眼下是不支持的. 相关的讨论见:https://vld.codeplex.com/discussions/471214 那么在Visual Studio 2013下还是老老实有用MFC的内存溢出检測工具,或者用WinDBG吧. 推荐一篇文章:<Memory Leak D…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27220445 收入囊中 Hough变换 概率Hough变换 自己实现Hough变换直线检測 葵花宝典 先看一下我实现的效果图 以下,我们进入Hough变换的原理解说. 看上图,我们知道,经过一点(x0,y0)的直线能够表示成y0 = mox + b0 反过来看方程,b = –x0m + y0 ,于是我们从原来的坐标系转移到了Hough空间,m是横…

利用...来字符检測(swift) by 伍雪颖 let test = "LesvIo" let interval = "a"..."z" for c in test {     if !interval.contains(String(c)) {         println("\(c) not lower")     } }…

项目中须要检測ListView的上滑下滑隐藏顶部View控件,之前在网上也有非常多实现案例.在git上发现个封装非常不错的样例,记录下来. GestureDetector是一个手势检測类,内部有个SimpleOnGestureListener手势监听类. 定义一个抽象类SimpleDetector.继承GestureDetector.SimpleOnGestureListener抽象类,实现View.OnTouchListener接口.这样做有什么优点呢?首先ListView仅仅要setOnTo…

服务端能够通过三种途径进行robot检測: 第一种,利用http的User-Agent header进行推断,这样的是最正常的推断,但这样的不能检測出不友好的请求,它能够伪造. 另外一种,限制请求频率.也就是进行流控.普通用户不可能在一定的时间内请求过多次,所以能够检測出. 但请求方能够进行随机.限时进行请求. 第三种.依据日志进行分析来检測robot,这样的能够检測出slow robot. 原文:http://blog.csdn.net/hongchangfirst/article/detai…

1>cvblob.lib(cvblob.obj) : error LNK2038: 检測到"_ITERATOR_DEBUG_LEVEL"的不匹配项: 值"0"不匹配值"2"(the_first.obj 中) 1>cvblob.lib(cvtrack.obj) : error LNK2038: 检測到"_ITERATOR_DEBUG_LEVEL"的不匹配项: 值"0"不匹配值"2&quo…

当server被放在散热条件不好的条件下,这样会导致硬盘驱动过早损坏,而且server其它的组件也会非常快出现问题. 现代的server主板检測到CPU过热的时候,一般会限制CPU的频率,所以即使server没有全然损坏,也有可能达到一个无法使用的程度. 有时候,组件过热或许会导致进程意外崩溃. 假设数据中心过热,能够购买一个能够检測温度的架装温度计. Linux提供了lm-sensors包工具. sensors 是一个调用检測传感器.用来检測server各个部分的温度 sh -c "yes|s…

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app,总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域,于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理,为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.…