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摘要:
研究复杂交通场景中运动目标提取的背景差减法及背景图像的生成.在传统的基于混合高斯模型的基础上,利用相邻像素之间的作用关系修正高斯模型参数估计的学习速率,使算法有较强的抗干扰能力.给出一种改进的基于阴影区域纹理统计特性的阴影去除方法.实验结果表明,2种方法的结合可以准确地从复杂交通场景中提取运动目标.
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文献信息
篇名 复杂交通场景中的运动目标提取方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 目标提取 混合高斯模型 阴影去除
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 184-186
页数 分类号 TP393
字数 4190字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.07.062
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 刘强 清华大学信息技术研究院 126 3641 30.0 58.0
2 姚丹亚 清华大学信息技术研究院 43 674 15.0 24.0
3 彭黎辉 清华大学信息技术研究院 34 557 14.0 22.0
4 丁芒 清华大学信息技术研究院 1 5 1.0 1.0
5 张煦 清华大学信息技术研究院 2 14 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标提取
混合高斯模型
阴影去除
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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