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摘要:
目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景差法,其中背景提取是背景差法的核心。主要比较了均值滤波法、中值滤波法、混合高斯分布法三种常用的背景建模的方法,说明了各算法在不同情况下的性能优劣。通过实验发现,均值滤波法和中值滤波法适合特定的场合,混合高斯法在场景复杂的情况下效果更好。
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基于动态阈值对称差分和背景差法的运动对象检测算法
背景差
对称差分
背景模型
运动检测
利用改进的背景差法进行运动目标检测
背景差法
背景建模
运动目标检测
双阈值法
基于时空分布的混合高斯背景建模改进方法
背景建模
空间信息
混合高斯模型
动态背景
前景检测方法
基于多分辨率纹理特征的背景建模方法
背景减除
离散余弦变换域
多分辨率纹理特征
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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(/年)
文献信息
篇名 基于背景差法的几种背景建模方法的研究
来源期刊 职业时空 学科 工学
关键词 运动目标检测 背景差 均值滤波法 中值滤波法 混合高斯分布法
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 62-63
页数 2页 分类号 TP391.9
字数 语种
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 刘向华 9 7 1.0 2.0
传播情况
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二级参考文献  (0)
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节点文献
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2010(3)
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2012(0)
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  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
运动目标检测
背景差
均值滤波法
中值滤波法
混合高斯分布法
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
职业时空
月刊
1672-8963
13-1349/C
河北省廊坊市爱民西道100号廊坊师范学院
出版文献量(篇)
13108
总下载数(次)
8
总被引数(次)
0
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