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一种用于运动目标检测的多模态非参数背景模型
被引量：
8
1
作者
毛燕芬
施鹏飞
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第S1期134-137,共4页
提出了一种基于多样性采样原理的高斯核密度估计模型用于多模态背景描述.从包含运动物体的训练序列中,提取具有较高频度以及最大多样性的样本集用于背景建模.并根据新样本及邻域点在总样本集中取值的相关频度计算权值,避免了采用全部训...
提出了一种基于多样性采样原理的高斯核密度估计模型用于多模态背景描述.从包含运动物体的训练序列中,提取具有较高频度以及最大多样性的样本集用于背景建模.并根据新样本及邻域点在总样本集中取值的相关频度计算权值,避免了采用全部训练点产生的信息冗余和重复计算等缺点,使背景核估计的计算简单有效.对复杂场景下车辆监控系统进行实验,结果表明,该算法在提取运动物体中是有效的.
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关键词
运动目标检测
非参数背景模型
核密度估计
多样性采样
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职称材料
基于分箱核密度估计的非参数多模态背景模型
被引量：
2
2
作者
王国良
梁德群
+1 位作者
王新年
王彦春
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第5期1121-1122,共2页
提出了一种用于检测运动目标的非参数多模态背景模型。该模型采用分箱核密度估计算法从训练图像序列中得到背景的密度函数。分箱核密度估计算法利用基于网格数据重心的分箱规则,很好地提取了训练图像序列的关键信息,避免了采用全样本数...
提出了一种用于检测运动目标的非参数多模态背景模型。该模型采用分箱核密度估计算法从训练图像序列中得到背景的密度函数。分箱核密度估计算法利用基于网格数据重心的分箱规则,很好地提取了训练图像序列的关键信息,避免了采用全样本数据点的重复计算,大大提高了运动目标检测算法的实时性。通过与全样本算法进行对比,发现该背景模型在运动目标检测中的有效性,可用于户外的实时交通监控系统。
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关键词
非参数背景模型
运动目标检测
核密度估计
分箱规则
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职称材料
题名
一种用于运动目标检测的多模态非参数背景模型
被引量：
8
1
作者
毛燕芬
施鹏飞
机构
上海交通大学图像处理与模式识别研究所
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第S1期134-137,共4页
基金
国家重点基础研究发展规划(973)项目(TG1998030408)
文摘
提出了一种基于多样性采样原理的高斯核密度估计模型用于多模态背景描述.从包含运动物体的训练序列中,提取具有较高频度以及最大多样性的样本集用于背景建模.并根据新样本及邻域点在总样本集中取值的相关频度计算权值,避免了采用全部训练点产生的信息冗余和重复计算等缺点,使背景核估计的计算简单有效.对复杂场景下车辆监控系统进行实验,结果表明,该算法在提取运动物体中是有效的.
关键词
运动目标检测
非参数背景模型
核密度估计
多样性采样
Keywords
moving object detection
nonparametric background model
kernel density estimation （KDE）
diversity sampling
分类号
TP274.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于分箱核密度估计的非参数多模态背景模型
被引量：
2
2
作者
王国良
梁德群
王新年
王彦春
机构
大连海事大学信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第5期1121-1122,共2页
文摘
提出了一种用于检测运动目标的非参数多模态背景模型。该模型采用分箱核密度估计算法从训练图像序列中得到背景的密度函数。分箱核密度估计算法利用基于网格数据重心的分箱规则,很好地提取了训练图像序列的关键信息,避免了采用全样本数据点的重复计算,大大提高了运动目标检测算法的实时性。通过与全样本算法进行对比,发现该背景模型在运动目标检测中的有效性,可用于户外的实时交通监控系统。
关键词
非参数背景模型
运动目标检测
核密度估计
分箱规则
Keywords
nonparametric background model
moving object detection
kernel density estimation
binning rule
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种用于运动目标检测的多模态非参数背景模型
毛燕芬
施鹏飞
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
8
在线阅读
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职称材料
2
基于分箱核密度估计的非参数多模态背景模型
王国良
梁德群
王新年
王彦春
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
2
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职称材料
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