背景建模（前景检测）算法入门 上篇

1.概述

1）GMM算法

2）VIBE算法

3）SACON算法

4）PBAS算法

5）Emvisi2

2.1《背景建模或前景检测之GMM 》

http://blog.csdn.net/kcust/article/details/9859315

2.2《背景建模或前景检测之ViBe》

http://blog.csdn.net/kcust/article/details/9856895

2.3《VIBE运动目标检测算法实现 》

http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/9190923

24《基于样本一致性的背景减除运动目标检测算法（SACON） 》

http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/25284829

2.5《背景建模或前景检测之PBAS 》

http://blog.csdn.net/kcust/article/details/9931575

2.6《基于局部二值相似性模式（LBSP）的运动目标检测算法》

http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/45972683

2.7《智能视频监控中的遗留物检测或搬移物检测
》
http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/46639111

2.8《emvisi2 in opencv2[转] 》
建立背景模型只需单帧图像，可以应对剧烈的光照变化。
http://www.cnblogs.com/CVArt/archive/2012/05/02/2478535.html
https://github.com/burningneutron/Emvisi2