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摘要:
为了使运动目标检测算法能够适应场景复杂的情况,可采用高斯混合模型进行建模的方法,本文在此基础上提出了一种新的快速检测算法.该算法基于像素时域和空域相关性,利用这一性质可以减少高斯混合模型的个数,从而提高算法运行速度,经验证发现算法的精确度没有大的降低;同时给出了一种卡尔曼预测的更新算法,这既保证了稳定性又能快速建立背景模型.实验结果表明,该算法在不降低原来算法精确度的基础上,有效地提高了算法的速度.
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文献信息
篇名 多模态背景下快速运动目标检测的研究
来源期刊 电子测量技术 学科 工学
关键词 高斯混合模型 卡尔曼预测 运动目标检测 背景减
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 研究设计
研究方向 页码范围 33-35,79
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 2648字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-7300.2007.06.010
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 王成儒 燕山大学信息科学与工程学院 121 995 16.0 24.0
2 孟凤 燕山大学信息科学与工程学院 2 27 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
高斯混合模型
卡尔曼预测
运动目标检测
背景减
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电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
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2-336
1977
chi
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