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复杂背景下的人体热图像分割
1
作者
谭建辉
潘保昌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第14期13-16,共4页
复杂背景下,特别是在环境与人体温度相差不大的情况下,红外运动人体目标与背景的灰度值会非常相似,准确的红外人体分割是一个难题。对基于混合高斯模型的背景减除法进行改进,在二值化阶段采用改进型的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行精细分...
复杂背景下,特别是在环境与人体温度相差不大的情况下,红外运动人体目标与背景的灰度值会非常相似,准确的红外人体分割是一个难题。对基于混合高斯模型的背景减除法进行改进,在二值化阶段采用改进型的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行精细分割,利用多模态免疫进化算法(MIEA)自动确定PCNN分割参数。仿真实验结果表明,该算法图像分割精度高,实现了快速自动分割,取得了较为理想的图像分割效果。
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关键词
混合高斯模型
脉冲耦合神经网络
多模态免疫进化算法
图像分割
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职称材料
题名
复杂背景下的人体热图像分割
1
作者
谭建辉
潘保昌
机构
广东工业大学自动化学院
阳江职业技术学院计算机科学系
广东工业大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第14期13-16,共4页
基金
国家自然科学基金 No.60673132~~
文摘
复杂背景下,特别是在环境与人体温度相差不大的情况下,红外运动人体目标与背景的灰度值会非常相似,准确的红外人体分割是一个难题。对基于混合高斯模型的背景减除法进行改进,在二值化阶段采用改进型的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行精细分割,利用多模态免疫进化算法(MIEA)自动确定PCNN分割参数。仿真实验结果表明,该算法图像分割精度高,实现了快速自动分割,取得了较为理想的图像分割效果。
关键词
混合高斯模型
脉冲耦合神经网络
多模态免疫进化算法
图像分割
Keywords
Gaussian Mixture Model （GMM）
Pulse Coupled Neural Network （PCNN）
multi-modal immune evolution algorithm（miea）
image segmentation
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂背景下的人体热图像分割
谭建辉
潘保昌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
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