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VIBE算法的原理以及OpenCV源程序的实现。

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简介:
VIBE前景检测方法,是国外研究者在2009年提出的创新背景建模技术,其运行速度相较于传统的混合高斯背景模型提升了数倍,并且在前景检测的准确性和性能上均表现出优越性。本软件包详细阐述了该方法的底层逻辑和完整的算法源代码,方便用户深入理解和应用。

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客服
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  • VIBEOpenCV代码
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    本文探讨了VIBE背景减除算法的工作原理,并提供了基于OpenCV实现该算法的详细源代码示例。 VIBE前景检测方法是由外国人于2009年提出的一种新的背景建模技术。相比传统的混合高斯模型,VIBE在速度上提高了几倍,并且其检测效果也更胜一筹。此外,该包中还包含了基本原理和算法源代码。
  • MATLAB中VIBE
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    本文介绍了在MATLAB环境下对VIBE背景减除算法的具体实现方法和步骤,并探讨了其应用效果。 MATLAB实现的VIBE移动目标检测方法是从pudn上找到的。
  • C++中vibe
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    本文探讨了在C++编程语言环境下vibe算法的具体实现方法与技巧,深入分析了其原理及应用案例。 vibe算法的C++实现包含详细注释,并根据相关论文进行了部分改进。
  • Python Numpy下VibeVibe+
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    本文探讨了在Python Numpy环境下Vibe算法及其改进版Vibe+的具体实现方法,深入分析其工作原理和应用场景。 使用Python的numpy库实现了Vibe与Vibe+运动目标检测,效果与C++实现相同,并且加快了运行速度。
  • ViBe代码
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    ViBe算法的源代码提供了一种高效的背景减除方法,适用于实时视频场景分析。该开源代码实现简单、鲁棒性高,便于研究和应用开发。 ViBe是一种用于运动目标检测的算法。关于它的源代码可以参考文献《Barnich2011ViBe》,该文档详细介绍了ViBe的工作原理及其应用方法。此外,一篇相关的技术博客也对这一主题进行了深入探讨。 重写后的内容没有提及任何联系方式或网址信息,并保持了原意不变。
  • Vibe验证(由作者提供)
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    Vibe算法验证程序是由原作者提供的一个用于测试和验证视觉背景建模中VIBE算法准确性和效率的重要工具。 ViBe原作者提供的Vibe算法验证程序速度非常快且使用方便,只需选择视频即可运行。
  • Paillier
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    简介:本文详细阐述了Paillier加密算法的工作原理及其数学基础,并提供了其实现方法,帮助读者理解并应用该算法。 Paillier算法原理及C语言实现的运行环境为WINDOWS下的VC6.0或更高版本编程工具。运行方式如下: 1. 使用WINDOWS下VC6.0或更高版本的编程工具进行编译链接并运行。 2. 在工程文件夹下的Debug目录中找到*.exe文件,双击即可执行程序。
  • McEliece
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    简介:本文探讨了McEliece公钥加密算法的工作原理及其具体实现方法,分析其安全性优势和应用场景。 McEliece算法是一种公钥密码体制,在1978年由G. McEliece提出,它是基于编码理论的一种非对称加密算法。与RSA、ElGamal等数论基础的算法不同,McEliece利用了线性码的概念,因此在理论上具有更高的安全性,并且对于量子计算机来说更难以破解。 ### McEliece算法的基础 1. **编码理论**:该算法的核心在于使用线性分组码,特别是Goppa码。这些码能够将数据转换为具备纠错能力的形式,在加密过程中起关键作用。 2. **公钥与私钥**:在McEliece系统中,公钥由一个大矩阵和两个小矩阵构成;而私钥则包括了用于编码的特定参数信息。其中,公钥可以公开以供加密使用;而解密所必需的私钥必须保密。 3. **加密过程**:发送方利用接收者的公钥对明文进行加密处理,通过一系列线性变换(如矩阵乘法和置换)将明文编码为密文。这一流程是可逆的,并且需要使用到私钥中的信息来解码。 4. **解密过程**:接收者则运用自己的私钥对接收到的密文进行解析还原出原始明文,此过程中会利用纠错能力确保正确性。 ### McEliece算法的优点 1. **抗量子计算攻击**:由于McEliece不依赖于数论问题(如大整数分解和离散对数),因此理论上能够抵御Shors algorithm等针对量子计算机的破解方法。 2. **快速加密速度**:相比其他公钥系统,McEliece算法在硬件实现上的加解密速度快很多。 3. **较长但高效的安全性与性能**:虽然其使用的密钥长度通常长于RSA或ECC,但在特定场景下却能提供更好的安全性和效率表现。 ### 文件和字符串加密 无论是文件还是字符串,在使用McEliece算法进行加密时都遵循相同的逻辑。即先将输入数据转换为二进制形式,再按照算法规定的方法处理。对于大尺寸的文件,则可能需要将其分割成多个较小的数据块分别进行加密,并在解密时重新组合。 ### 实现挑战 尽管该方案具备诸多优势,在实际部署中仍面临一些困难: 1. **复杂的密钥管理**:生成和维护安全可靠的私钥体系是一个技术难题,需要确保其不会被非法访问或泄露。 2. **较高的实现难度**:编码理论的复杂性使得McEliece算法相对其他常见公钥体制更难于实际部署。 3. **效率问题**:虽然加密速度快但解密过程可能较慢,并且要求较大的内存资源支持。 综上所述,尽管基于编码理论的McEliece算法具备潜在对抗量子计算的能力,但在广泛应用之前还需解决一系列技术难题。对于文件和字符串等场景中的数据保护任务而言,通过优化二进制操作可以实现既高效又安全的数据加密方案。
  • OpenCV中SURF
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    本简介提供了一个关于在OpenCV库中实现SURF(Speeded Up Robust Features)算法的源代码解析和应用示例。通过详细的注释和解释帮助开发者理解和使用此特征检测与描述技术。适合计算机视觉领域的研究者和技术爱好者参考学习。 使用OpenCV平台实现SURF算法是一种改进的经典SIFT算法的方法,主要用于选取图像特征点以及匹配两幅图像的特征点。该方法速度快且效果好。
  • NTRU.zip
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    本资料深入解析了NTRU公钥加密算法的工作原理及其数学基础,并提供了该算法的具体实现方法和代码示例。 NTRU算法是著名的“格”密码学中的一个重要组成部分,并且其实现主要采用C语言编写。在实用的两类“格”密码学算法中,一个是GGH算法已经被胡玉普教授破解;另一个就是NTRU算法。这里提供的资源即为NTRU算法的C语言实现版本。