一.运动目标检测简介   视频中的运动目标检测这一块现在的方法实在是太多了.运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测.先简单从视频中的背景类型来讨论.        静态背景下的目标检测,就是从序列图像中将实际的变化区域和背景区分开了.在背景静止的大前提下进行运动目标检测的方法有很多,这些方法比较侧重于背景扰动小噪声的消除,如:1.背景差分法2.帧间差分法3.光流法4.混合高斯模型(GMM)5.码本(codebook)还有这些方法的变种,例如三帧

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 转自:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51866319 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion

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

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

1.VIBE思想: 为每个像素点存储了一个样本集,样本集中采样值就是该像素点过去的像素值和其邻居点的像素值,然后将每一个新的像素值和样本集进行比较来判断是否属于背景点. 2.VIBE模型初始化 通用的检测算法的初始化,需要一定长度的视频序列来完成,需要耗费数秒时间:VIBE只需要一帧图像即可.ViBe初始化就是填充像素的样本集的过程但是由于在一帧图像中不可能包含像素点的时空分布信息,我们利用了相近像素点拥有相近的时空分布特性,具体来讲就是:对于一个像素点,随机的选择它的邻居点的像素值作为它的模型

众所周知,机器学习可以大体分为三大类:监督学习.非监督学习和半监督学习.监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型,期待这个模型能学习到数据的分布,以期对未来没有见到的样本做预测.那这个性能的源头--训练数据,就显得非常感觉.你必须有足够的训练数据,以覆盖真正现实数据中的样本分布才可以,这样学习到的模型才有意义.那非监督学习就是没有任何的labeled数据,就是平时所说的聚类了,利用他们本身的数据分布,给他们划分类别.而半监督学习,顾名思义就是处于两者之间的,只有

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

01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search,贪婪随机自适应搜索(GRAS),是组合优化问题中的多起点元启发式算法,在算法的每次迭代中,主要由两个阶段组成:构造(construction)和局部搜索( local search). 构造(construction)阶段主要用于生成一个可行解,而后该初始可行解会被放进局部搜索进行邻域搜索,直到找到一个局部最优解为止. 02 整体框架 如上面所说,其实整一个算法的框架相对于其他算法来说还算比较简单明了,大家可以先看以

点击上方"前端自习课"关注,学习起来~ 最近的一个塔罗牌项目中,有一个洗牌的需求,其实也就是随机打乱数组,遂网上搜了下,再此做个整理- 塔罗牌 举例来说,我们有一个如下图所示的数组,数组长度为 9,数组内元素的值顺次分别是 1~9: 1~9数组 从上面这个数组入手,我们要做的就是打乱数组内元素的顺序: 1~9数组打乱随机 代码实现 Array.prototype.shuffle = function () {     let input = this;     for (let i =

基于局部二值相似性模式(LBSP)的运动目标检测算法 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 本文根据论文:Improving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014的内容及自己的理解而成,如果想了解更多细节,请参考原文.该文章思想借鉴了VIBE,其实可以理解成是VIBE+LBP算子变种(LBSP)运动目标检测算法的组合.在VIBE中,算法

这几天看书的时候看到一个算法,叫粒子群算法,这个算法挺有意思的,下面说说我个人的理解: 粒子群算法(PSO)是一种进化算法,是一种求得近似最优解的算法,这种算法的时间复杂度可能会达到O(n!),得到的结果不一定是最优解,往往已经很接近最优解了.最早是Kenny 和 Eberhart于1995年提出的,算法的参数配置少,易于应用,理解起来也很简单.实现步骤如下: (1)初始化所有的粒子,粒子的位置随机生成,计算每个粒子当前适应度,并将此设置为当前粒子的个体最优解(记为pBest): (2)所有粒子

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

0.1 一些闲话 最近一次更新是在2019年11月12日.之前的文章有很多问题:当我把我的代码交到LOJ上,发现只有60多分.我调了一个晚上,尝试用{2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 61, 24251, 2147483647, 998244353}这么一大串数作为基底,然后左改右改,总算过去了.特别感谢 @骗分过样例 的提醒,现在张贴的代码应该是值得信赖的了. 之前我的同学好像就指出过我的文章的很多问题.比如说我之前写到,Miller Rabin在

转自:http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8777283 作者:星zai 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

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 计算智能(Computational Intelligence , CI)是以生物进化的观点认识和模拟智能.按照这一观点,智能是在生物的遗传.变异.生长以及外部环境的自然选择中产生的.在用进废退.优胜劣汰的过程中,适应度高的结构被保存下来,智能水平也随之提高.因此计算智能就是基于结构演化的智能.计算智能的主要方法有人工神经网络.遗传算法.遗传程序.演化程序.局部搜

深度实战玩转算法,以Java语言主讲,通过7款经典好玩游戏,真正将算法用于实际开发,由算法大牛ACM亚洲区奖牌获得者liuyubobobo主讲,看得见的算法,带领你进入一个不一样的算法世界,本套课程共有10个章节,文件大小共计3.3G,官方售价248元.课程介绍:以下问题,在本课程中将会一一解答.学习这个课程将完成什么项目?算法有什么用?练习算法,一定要"刷题"吗?想找实习,想找工作,但是没有项目经验?学习本课程需要使用的语言:1.Java 语言:2.Java Swing:3.熟悉其他

SSV-ID: 4474 SSV-AppDir: Discuz!漏洞 发布时间: 2008-11-21 (GMT+0800) URL:http://sebug.net/vuldb/ssvid-4474 很老的一个漏洞了,只是作为学习渗透的一次材料罢了,用了它的poc,直接可以用了,感觉很神奇的同时想分析它的原理.不是什么很高端的东西,大神呵呵就好,我权当做一次学习笔记. 1. <?php print_r(' +-------------------------------------------

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

PHP 的 uniqid 函数产生的 id 真的是唯一的么? 最近使用到了 uniqid,就产生了疑问?uniqid 生成的 id 由什么组成?真的是唯一的么?什么情况下会产生冲突? 从文档中看到 uniqid 函数有两个参数 uniqid 的结构 看源码: PHP_FUNCTION(uniqid) { ... gettimeofday((struct timeval *) &tv, (struct timezone *) NULL); sec = (int) tv.tv_sec; usec =

Python之所以如此流行,原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能,而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能(如科学计算.矢量计算.可视化等),其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能,以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决. 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具之一.而对回归研究的不断升温在于人们执着于对未来的预测.回归反映了系统的随机运动总是于趋向于其整体运动规律的趋势.在数学上来说,就是根据系统的总体静态观测值,通过算法取出随机性的噪声,发现系统整体运动规律的过程. 回