基于核密度估计和特征点检测的运动对象分割改进模型

• 作者: 吴际洲
• 来源期刊: 中国高新技术企业
• 学科: 数学
• 关键词: 特征点检测 核密度估计 动态对象分割 错误抑制
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 研究前沿
• 页码范围: 10-12
• 分类号: O212
• 字数: 1972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2374.2012.06.005

摘要

经典运动对象分割模型需要大量数据训练背景模型,计算量大时间长；模型仅利用时间域中亮度信息的变化作为判断分割的条件,忽略了运动对象本身包含的空域特征.文章针对上述局限提出一种基于特征点检测的核心密度估计模型.该模型通过运动对象的特征点检测,确定运动对象所在区域范围,在目标分割时仅需要训练运动目标区域的背景模型,提高分割质量,缩短计算时间.实验结果验证了该模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴际洲	四川大学计算机学院	1	0	0.0	0.0