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一种基于目标与背景特征分离模型的高光谱目标检测修正算法被引量：2: 1; 作者吴护林邓贤明 +6 位作者张天才李忠盛岑奕汪家辉熊杰陈知华林牧春《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期283-291,共9页; 高光谱图像立方体数据可以提供成像场景中地物在可见光和近红外波长范围内的空间信息和地物属性诊断的光谱特征信息,在目标检测与识别方面拥有得天独厚的天然优势。然而,基于高光谱图像数据的目标检测也存在一定缺陷,如经典的高光谱目... 展开更多; 关键词高光谱目标检测目标与背景特征分离模型 3D ROC SDBT; 在线阅读下载PDF 职称材料

噪声背景下的盲源分离算法被引量：5: 2; 作者向前林春生程锦房《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2006年第1期42-45,共4页; 分析了当存在高斯背景噪声时一类盲分离算法的性能,指出此时盲分离算法仍可用于估计解混矩阵,而输出信号为分离的源信号与高斯噪声的叠加。利用现代时间序列分析方法(M TSSAM)建立了输出信号的自回归移动平均(ARM A)新息模型,并给出了... 展开更多; 关键词盲分离 ARMA模型盲辨识背景噪声; 在线阅读下载PDF 职称材料

印刷体图表中手绘信息的自动提取与识别: 3; 作者史广顺骆春妹 +2 位作者王恺潘武模王庆人《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第19期123-125,共3页; 提出了一种新的方法,使用背景-前景分离模型抽取手绘信息,使用启发式规则擦除图像噪音,使用容错机制克服手绘信息随意性造成的识别误差。这种方法不仅保证了识别精度,同时能够精确定位手绘信息填充错误。该方法应用于司机日志图表自动... 展开更多; 关键词图表识别背景-前景分离模型启发式规则容错机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度的双尺度前背景分离模型被引量：1: 4; 作者潘俊林沈一帆陈文斌《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第18期166-168,共3页; 针对前景物体从图像背景中分离时错误率较高的问题,提出一个新的基于深度的双尺度前背景分离模型,利用图像内在特性(提取为拉普拉斯矩阵)及各物体的空间信息(由扫描设备得到的深度图像),较好地去除了前背景交界处颜色相似性造成的歧义... 展开更多; 关键词数字抠图背景分离双尺度模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

视频背景分离中一种新的非凸秩近似的RPCA模型被引量：3: 5; 作者孙志鹏王永丽 +1 位作者王淑琴潘鹏《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第4期83-91,共9页; 视频背景分离以及前景提取广泛应用于场景分析、目标追踪等领域。而鲁棒主成分分析(RPCA)则是实现视频背景与前景分离的重要技术之一。但是,用核范数来近似秩函数的传统RPCA模型在处理含有较大奇异值的图像时效果并不理想。为了解决这... 展开更多; 关键词视频背景分离 RPCA模型非凸秩近似增广拉格朗日乘子法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于目标与背景特征分离模型的高光谱目标检测修正算法被引量：2: 1; 作者吴护林邓贤明张天才李忠盛岑奕汪家辉熊杰陈知华林牧春; 机构中国兵器工业第五九研究所中国科学院空天信息创新研究院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期283-291,共9页; 基金科工局课题(HDH59030303) 装发领域基金项目(61402080404)资助。; 文摘高光谱图像立方体数据可以提供成像场景中地物在可见光和近红外波长范围内的空间信息和地物属性诊断的光谱特征信息,在目标检测与识别方面拥有得天独厚的天然优势。然而,基于高光谱图像数据的目标检测也存在一定缺陷,如经典的高光谱目标检测算法仅利用光谱维度信息检测目标,检测模型要么对背景高维特征矩阵构建的准确度不足,要么对背景先验光谱特征的完备性要求较高,导致算法对不同复杂度的检测场景适应性不强。因此,基于计算复杂度较低、参数需求量较少且检测性能较为优异的经典多目标检测算法—多目标约束能量最小化(MCEM),提出了一种基于目标与背景环境特征分离模型的高光谱目标检测修正算法(R-MCEM)。首先,设计了一个与目标形状、尺寸相近的逐像元移动运算窗口,依次计算窗口中的每个像元与窗口内其他像元的光谱距离之和D1,像元与各类目标的光谱距离之和D2。其次,采用获得D1/D2最小值的像元替换窗口内的所有像元值。然后,自左向右、自上而下逐像元移动窗口,重复窗口内每一个像元与目标、背景像元的光谱距离运算,并确定窗口内与背景相似度最高、与目标相似度最低的像元。直到移动运算窗口遍历整个高光谱图像,大幅提升了基于目标与背景环境特征分离的背景高维特征矩阵准确度。分别设计了基于实测高光谱图像数据和模拟图像数据的修正检测算法性能验证试验,并采用三维操作特征曲线(3D ROC)结合目标与背景分离度(SDBT)开展修正算法的检测精度评估。试验结果表明,提出的修正算法有效减少了虚警率,提高了检测精度。基于实测数据的检测精度、目标与背景分离度由MCEM算法的0.937 7、 0.57提升到R-MCEM的0.993 5、 0.67,基于模拟数据的亚像元检测能力由MCEM的20%丰度提升到R-MCEM的15%丰度。; 关键词高光谱目标检测目标与背景特征分离模型 3D ROC SDBT; Keywords Hyperspectral target detection separation model between target and background 3D ROC SDBT; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名噪声背景下的盲源分离算法被引量：5: 2; 作者向前林春生程锦房; 机构海军工程大学兵器工程系; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2006年第1期42-45,共4页; 文摘分析了当存在高斯背景噪声时一类盲分离算法的性能,指出此时盲分离算法仍可用于估计解混矩阵,而输出信号为分离的源信号与高斯噪声的叠加。利用现代时间序列分析方法(M TSSAM)建立了输出信号的自回归移动平均(ARM A)新息模型,并给出了一种基于多维线性最小二乘法的信号滤波算法。仿真试验表明,该算法稳定且收敛,可以在背景噪声存在时有效地恢复源信号的波形。; 关键词盲分离 ARMA模型盲辨识背景噪声; Keywords blind separation ARMA model blind identification background noise; 分类号 TP234 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP911.7 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名印刷体图表中手绘信息的自动提取与识别: 3; 作者史广顺骆春妹王恺潘武模王庆人; 机构南开大学机器智能研究所; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第19期123-125,共3页; 文摘提出了一种新的方法,使用背景-前景分离模型抽取手绘信息,使用启发式规则擦除图像噪音,使用容错机制克服手绘信息随意性造成的识别误差。这种方法不仅保证了识别精度,同时能够精确定位手绘信息填充错误。该方法应用于司机日志图表自动录入与识别系统,通过4组共805页样本集评测,识别精度达到93%,完全超过了实际应用的性能要求。; 关键词图表识别背景-前景分离模型启发式规则容错机制; Keywords Chart recognition background-foreground separation model Illuminative rule analysis Error-toleration mechanism; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度的双尺度前背景分离模型被引量：1: 4; 作者潘俊林沈一帆陈文斌; 机构复旦大学计算机学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第18期166-168,共3页; 文摘针对前景物体从图像背景中分离时错误率较高的问题,提出一个新的基于深度的双尺度前背景分离模型,利用图像内在特性(提取为拉普拉斯矩阵)及各物体的空间信息(由扫描设备得到的深度图像),较好地去除了前背景交界处颜色相似性造成的歧义。实验结果证明,该模型在视觉上能大幅度改进典型前背景分离模型的结果。; 关键词数字抠图背景分离双尺度模型; Keywords digital matting background separation： two-scale model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名视频背景分离中一种新的非凸秩近似的RPCA模型被引量：3: 5; 作者孙志鹏王永丽王淑琴潘鹏; 机构山东科技大学数学与系统科学学院; 出处《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第4期83-91,共9页; 基金国家自然科学基金项目(11626143) 山东省自然科学基金项目(ZR2015FM013); 文摘视频背景分离以及前景提取广泛应用于场景分析、目标追踪等领域。而鲁棒主成分分析(RPCA)则是实现视频背景与前景分离的重要技术之一。但是,用核范数来近似秩函数的传统RPCA模型在处理含有较大奇异值的图像时效果并不理想。为了解决这一问题,提出一种新的非凸函数来近似秩函数,对基于核范数的RPCA模型进行改进,并应用增广拉格朗日乘子法求解改进的模型。实验结果表明,与传统的RPCA及现有的一些改进模型相比,提出的基于非凸秩近似的RPCA模型计算效率更高,且图像分离效果更好。; 关键词视频背景分离 RPCA模型非凸秩近似增广拉格朗日乘子法; Keywords video background separation RPCA model non-convex rank approximation augmented Lagrange multiplier method; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于目标与背景特征分离模型的高光谱目标检测修正算法	吴护林邓贤明张天才李忠盛岑奕汪家辉熊杰陈知华林牧春	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	噪声背景下的盲源分离算法	向前林春生程锦房	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2006	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	印刷体图表中手绘信息的自动提取与识别	史广顺骆春妹王恺潘武模王庆人	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度的双尺度前背景分离模型	潘俊林沈一帆陈文斌	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	视频背景分离中一种新的非凸秩近似的RPCA模型	孙志鹏王永丽王淑琴潘鹏	《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料