一、相关博客
背景建模相关资料收集，各个链接都已给出。
资料，不可能非常完整，以后不定期更新。
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这个哥们总结的非常好啊，看完了基本就有一个比較“全面”的认知可、能够侃晕一些外行了，哈哈哈。。。
千里8848：
背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance
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underthehood：
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opencv里面的mog1 mog2函数的论文出处
要饭的：
高斯背景建模整理
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校友啊，总结得也非常牛逼啊，看这个我就认为没有必要再这里这个了。。。。权当是笔记吧。。。
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王先荣
背景建模与前景检測(Background
Generation And Foreground Detection)
背景建模与前景检測之二(Background
Generation And Foreground Detection Phase 2)
背景建模与前景检測之三(Background
Generation And Foreground Detection Phase 3)
背景建模与前景检測之四(Background
Generation And Foreground Detection Phase 4)
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前景检測算法_1(codebook和平均背景法)
前景检測算法_2(帧差法1)
前景检測算法_3(GMM)
前景检測算法_4(opencv自带GMM)
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Belial_2010，又是一个校友，哈哈
智能视频分析中的光照强度突然变化的处理方法
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其它。。。
二、源代码相关：
（1）N多种背景建模啊
（2）各种各样的方法及paper
三、建模測试数据库
（1）这个是和CVPR搞在一起的dataset，应该说还是满权威的
- ChangeDetection.net (For more information: http://www.changedetection.net/)
（2）人工合成的一些測试数据库
（3）大名鼎鼎的cvpapers上总结的几个dataset
Foreground/Background
- Wallflower Dataset
- For evaluating background modelling algorithms
- Foreground/Background Microsoft Cambridge Dataset
- Foreground/Background segmentation and Stereo dataset from Microsoft Cambridge
- Stuttgart
Artificial Background Subtraction Dataset - The SABS (Stuttgart Artificial Background Subtraction) dataset is an artificial dataset for pixel-wise evaluation of background models.
（4）PETS 系列
（5）其它网友的整理
四、更新记录：
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2014年4月28日23:44:17，加入博客内容
2014年4月29日21:28:51，加入測试数据库
2014年5月8日0:08:55，加入Belial_2010上网三篇