摘要：
目标： 1.构建gmm模型判断是前景点还是后景点； 2.利用graph cut优化分割结果。 结果展示： 原图： GMM模型二值图结果： GMM模型彩色图像结果： 使用graph cut算法对其进行优化结果： 总结： 进步：仔细看还是有一些改进的，（胳膊，腿，肚子），但不是关键性的改变。 缺点：不是实时的；地上多了一条线；脸部仍未选中，腿也是。 阅读全文
摘要：
视频处理处理结果： 原： 处理： 使用还是相减法。 改进：1.通过计算running average动态地对背景建模，不必提供background； 2.改进了数据结构，建立了用于处理视频的类VideoProcessor，能为以后创建ui带来方便。 不足：1.没有学会使用高斯混合模型。 阅读全文
摘要：
本阶段主要成果1.在opencv中实现了用sift算法进行相似性度量，期间也用了其他的一些方法进行比较，比如使用彩色直方图。2.能对视屏流进行处理。（用线将两个视频的相似特征点连起来，方便判断）下面截取几张关键的视频帧我们可以看出当去除掉背景之后会分容易判断出相似的物体这是两个视频中每一帧rgb分量的相似度 阅读全文
摘要：
项目进展 by者雪飞1、对测试视频进行了与背景图片求差获取前景图像和使用高斯混合模型提取前景。实验结果如下：原始视频 背景图片 做差后结果 混合高斯模型提取在测试视频比较理想时（光照固定，相机无抖动，背景简单），之间相减和高斯模型区别不是很大。2、使用mfc初步做了播放和处理视频的框架，但是保存视频还是有问题。 阅读全文
摘要：
Video synopsis(often abbreviated V.S.) is an approach to create a short video summary of a long video. It tracks and analyzes moving objects (also called events), and convertsvideo streamsinto a database of objects and activities.[1]The technology has specific applications in the field ofvideo surve 阅读全文