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摘要:
高斯模型与核密度估计模型是两种有效的背景建模及目标检测方法.高斯模型运算简单,但对复杂背景的描述能力差;核密度估计模型对背景描述能力强,但运算复杂,难以实现实时性检测.提出了一种分层联级检测机制,由高斯模型对大部分相对稳定的像素进行分割与检测,对于高斯模型无法精确描述的小部分像素通过核密度估计模型完成分割与检测.实验证实了该方法在适应动态背景扰动与运行效率方面的有效性.
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文献信息
篇名 核密度估计与高斯模型联级运动目标检测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 目标检测 核密度估计 高斯模型 联级机制
年,卷(期) 2011,(18) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 1-3
页数 分类号 TP391
字数 3979字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.18.001
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 廖明 解放军理工大学工程兵工程学院 22 102 5.0 9.0
2 芮挺 解放军理工大学工程兵工程学院 66 682 15.0 24.0
3 马光彦 解放军理工大学工程兵工程学院 30 140 6.0 10.0
4 周遊 18 188 6.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标检测
核密度估计
高斯模型
联级机制
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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