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摘要:
提出一种基于前景目标分类的视频序列中运动目标检测方法.该方法在RGB空间内建立了一种新颖的背景模型;为了解决背景更新"死锁"问题,提出了像素点的跳跃度函数和稳定性函数,将前景分类为静止目标、运动目标及虚假目标;最后提出了一种基于HSV颜色信息和一阶梯度信息的混合阴影剪除算法.实验结果表明,该方法能有效分割视频场景中的运动目标并鲁棒地分离目标及其阴影区域.
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文献信息
篇名 视频序列中运动目标检测技术
来源期刊 兵工学报 学科 工学
关键词 信息处理技术 前景目标分类 运动目标检测 色调/饱和/值(HSV)颜色空间 一阶梯度 阴影剪除
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 446-450
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 4056字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1093.2006.03.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李翠华 厦门大学计算机科学系 78 1178 20.0 30.0
2 施华 厦门大学计算机科学系 11 196 9.0 11.0
3 韦凤梅 厦门大学自动化系 4 84 4.0 4.0
4 王华伟 厦门大学计算机科学系 6 104 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
信息处理技术
前景目标分类
运动目标检测
色调/饱和/值(HSV)颜色空间
一阶梯度
阴影剪除
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
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