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题名基于多尺度的增强ViBe背景建模
被引量：6
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作者
朱振峰
赤诚
赵耀
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机构
北京交通大学信息科学研究所
北京交通大学北京市现代信息科学与网络技术重点实验室
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期1-6,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61172129)
教育部新世纪优秀人才支持计划项目资助(NCET-13-0661)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015JBM039)
教育部创新团队发展计划项目资助(PCIRT201206)
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文摘
提出一种基于多尺度的增强ViBe背景建模方法 mViBe.通过多尺度模型,将像素点的颜色信息与其空间位置信息相结合并通过多尺度判别,有效地降低对背景像素的误判.利用基于多重先验概率对多尺度模型进行层次化更新,提高了在多模态背景、摄像头抖动及光照变化等复杂场景条件下背景模型的鲁棒性.实验结果表明:提出的mViBe算法相比ViBe算法及其他代表性算法具有更优的检测性能,同时保持很好的实时性.
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关键词
计算机视觉
目标检测
背景建模
视觉背景提取
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Keywords
computer vision
target detection
background modeling
ViBe
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于关系图邻接矩阵逼近的推荐系统
- 2
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作者
朱振峰
高红格
赵耀
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机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
北京交通大学北京市现代信息科学与网络技术重点实验室
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期1-7,共7页
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基金
国家自然科学基金(61572068
61532005)
+1 种基金
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-13-0661)
中央高校基本科研业务费专项资金(2015JBM039)~~
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文摘
在基于关系图约束的推荐方法中,引入用户图(项目图)约束的目的是保持原始的高维用户表征空间(高维项目表征空间)与低维的隐性用户表征空间(隐性项目表征空间)之间用户关系(项目关系)的一致性.不同于传统的基于关系图Laplacian矩阵的一致性约束,本文提出一种基于关系图邻接矩阵逼近的推荐模型,从相似性空间一致性角度进行约束,在保持高维表征空间与低维隐性空间的一致性关系的同时,可以一定程度上避免局部过拟合问题.在EachMovie与MovieLens数据集上的实验结果验证了本文算法的有效性.
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关键词
推荐系统
协同过滤
因子分解
图模型
梯度下降法
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Keywords
recommender system
collaborative filtering
matrix factorization
graph model
gradient descent method
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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