说明：自动前背景分割，基于超像素、形状和外观前验概率及图切割

超图分割 形状-分割 超像素分割 graphcut-matlab 前背景分割

说明：问题模型： （1） 背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像 （2） 背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标

matlab

说明：应用背景前馈神经网络，是一个和，人工神经网络，其中的单位之间的联系，而不是和，形成一个和，有向周期。这是不同的，经常性的神经网络。前馈神经网络是第一个和最简单的类型的人工神经网络设计。在这个网络中，信息只有一个方向移动，向前，从输入节点，通过隐藏节点（如果有的话）和输出节点。网络中没有循环或循环多层...

matlab 前馈 神经网络

说明：采用热核构造权重，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，matlab开发工具箱中的支持向量机，大学数值分析算法，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。

matlab 算法 程序 搜索 好用 背景 布谷鸟

说明：包含位置式PID算法、积分分离式PID，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，基于互功率谱的时延估计，有详细的注释，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

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说明：2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：matlab 的 图像分割程序迭代法迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值[5]。迭代式阈值选取过程可描述如下。(1)选取一个初始阈值T。(2)...

matlab 分割 图像

说明：背景差分法又称背景减法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，这种方法较帧差法能更好的识别和提取运动目标，是目前运动分割中最常用的一种方法。但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的...

matlab 基于 差分 识别

说明：输入视频转换为frames.RGB视频，然后转换到HSV model.In为了提取前景，我们执行背景减除算法是基于高斯混合模型。我们计算的平均值和对于每一帧的标准偏差，并与预定的阈值进行比较在连续两帧之间的平均值的差异。如果该值大于它被作为其他它被认为是作为背景的前景的阈值。然后，我们使用Canny...

matlab 跟踪 基于 目标 运动

说明：基于像素的人流密度检测方法核心思想是，人群密度越高边缘像素点在图像中所占比例越大，人数越多的前景像素点占图像比例越高，即通过人群边缘像素来量化人群密度。前景人数与前景像素比例或者边缘像素比例成正比。因此，可以通过统计图像中人群前景的总像素数来确定人数。