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基于SVM邻域学习的视频目标检测方法
基于SVM邻域学习的视频目标检测方法
作者:
胡军
胡涛
郭杭
原文服务方:
现代电子技术
SVM模型
邻域学习
视频目标检测
统计学分析
摘要:
针对传统SVM普通学习模型无法适应视频中目标姿态变化、有遮挡或复杂背景的局限性,提出一种新的SVM邻域学习模型.邻域学习是基于视频相邻帧在时间和空间上的高度相关性,每个测试帧在其相邻帧上抽取训练数据进行SVM模型的学习与更新,随着视频的更新,SVM模型将不断更新来适应目标检测的各种变化.通过大量样本在各种复杂环境下实验,采用统计学分析结果,证明SVM邻域学习比传统SVM普通学习准确率更高、鲁棒性更好.
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文献信息
篇名
基于SVM邻域学习的视频目标检测方法
来源期刊
现代电子技术
学科
关键词
SVM模型
邻域学习
视频目标检测
统计学分析
年,卷(期)
2017,(14)
所属期刊栏目
图形图像处理
研究方向
页码范围
95-98
页数
4页
分类号
TN948.6-34
字数
语种
中文
DOI
10.16652/j.issn.1004-373x.2017.14.027
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
胡涛
南昌大学信息工程学院
4
15
2.0
3.0
2
郭杭
南昌大学空间科学与技术研究院
60
378
11.0
16.0
3
胡军
南昌大学信息工程学院
21
118
6.0
10.0
传播情况
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节点文献
SVM模型
邻域学习
视频目标检测
统计学分析
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
现代电子技术
主办单位:
陕西电子杂志社
出版周期:
半月刊
ISSN:
1004-373X
CN:
61-1224/TN
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1977-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
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