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摘要:
在分析背景提取的特点、均值算法准确度低和高斯混合模型法实时性差等不足的基础上,提出了一种改进的背景提取和更新的算法.该算法通过结合概率分布和统计直方图来得到初始背景,以降低环境变化的影响;利用高斯分布和递归算法来提高区域背景更新的实时性和准确度.结果表明,与均值算法和混合高斯模型法相比,该算法实现简单,具有很好的准确性,并且抑制了目标运动过慢造成的干扰,提高了背景更新的实时性.
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文献信息
篇名 一种改进的背景提取与更新方法
来源期刊 南京师范大学学报:工程技术版 学科 工学
关键词 背景提取 概率分布 统计直方图 递归算法
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目 计算机与通信工程
研究方向 页码范围 67-72
页数 6页 分类号 TP391
字数 3569字 语种 中文
DOI
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 刘怀 南京师范大学电气与自动化工程学院 35 310 10.0 16.0
2 李振 南京师范大学电气与自动化工程学院 3 11 1.0 3.0
3 张海龙 南京师范大学电气与自动化工程学院 21 708 9.0 21.0
4 周建强 南京师范大学电气与自动化工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
背景提取
概率分布
统计直方图
递归算法
研究起点
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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
南京师范大学学报(工程技术版)
季刊
1672-1292
32-1684/T
大16开
南京市宁海路122号
2001
chi
出版文献量(篇)
1491
总下载数(次)
3
总被引数(次)
7734
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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