视频背景提取技术论文精选：实时应用、深度学习、OpenCV等方法

以下是包含视频背景提取技术应用的论文：

1. 'Real-time Background Subtraction using CUDA'，作者：M. Z. Ali，发表于2016年国际计算机科学和信息技术研究会议。该论文介绍了一种基于CUDA的实时背景提取算法，可以在GPU上实现高效的图像处理，适用于视频监控等实时应用场景。

2. 'Background Subtraction using Deep Learning: A Survey'，作者：S. Sultana等，发表于2018年计算机视觉和图像理解国际会议。该论文综述了深度学习在背景提取中的应用，包括基于卷积神经网络的方法和基于循环神经网络的方法等。

3. 'Real-time Background Subtraction using OpenCV'，作者：S. K. Singh等，发表于2017年国际计算机科学和信息技术研究会议。该论文介绍了一种基于OpenCV的实时背景提取算法，可以在CPU上实现高效的图像处理，适用于视频监控等实时应用场景。

4. 'Background Subtraction using Gaussian Mixture Models'，作者：Z. Zivkovic，发表于2004年计算机视觉和图像理解国际会议。该论文介绍了一种基于高斯混合模型的背景提取算法，可以在复杂的背景下实现准确的前景检测。

5. 'Background Subtraction using Adaptive Thresholding'，作者：R. Achanta等，发表于2012年计算机视觉和图像理解国际会议。该论文介绍了一种基于自适应阈值的背景提取算法，可以在不同光照条件下实现准确的前景检测。