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题名基于LBP核密度估计的动态目标分割模型研究
被引量:1
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作者
何黄凯
唐宁九
李征
孙源
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机构
四川大学计算机学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第7期2719-2721,2732,共4页
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文摘
目前有关动态目标阴影抑制研究中,较好的方法是基于RGB颜色空间核密度估计分割模型,但它只能用于彩色视频阴影抑制,在灰度视频中是无效的。针对这一局限,提出了一种基于核密度估计模型的动态目标阴影消除算法,利用局部二值模式的抗噪特性,可以有效地消除彩色和灰度视频中的动态目标阴影,并对图像中的其他噪声也有明显抑制作用。从实验数据得出,该方法使目标误分割率降低约77.84%~95.22%,从而有效地抑制了动态目标阴影和其他噪声。
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关键词
局部二值模式
动态目标阴影
RGB颜色空间
核密度估计
阴影抑制
误分割率
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Keywords
local binary pattern(LBP)
cast shadow of dynamical object
RGB color space
kernel density estimation
cast shadow suppressing
false segmentation rate
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于自适应邻域的核密度动态目标分割方法
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作者
严驰
唐宁九
李征
申红星
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机构
四川大学计算机学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第3期1188-1190,共3页
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文摘
经典的核密度估计背景模型使用固定的背景样本邻域来抑制背景运动形成的伪目标,无法适应不同背景的运动规律,导致不能抑制同一拍摄场景中所有背景运动形成的伪目标。因此在经典核密度估计的背景建模基础上,使用图像配准技术,能实现对不同运动背景区域的邻域尺寸自适应选择,并且在同一拍摄场景中可适应更多的背景运动类型,抑制更多类型的伪目标。实验结果证明,该方法对大部分由背景运动导致的伪目标有很好的抑制作用。
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关键词
动态目标分割
核密度估计
图像配准
图像分割
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Keywords
dynamic object segmentation
kernel density estimation
image registration
image segmentation
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于Markov的手机菜单预测模型
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作者
孙嘉
唐宁九
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机构
四川大学计算机学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第20期4466-4470,共5页
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文摘
手机在接口上存在物理限制,为改善手机接口可用性,将Markov模型应用于手机菜单选择预测,提出一种在手机上预测用户菜单选择的模型。基于用户当前操作,预测出用户下一步最有可能动作,并将该动作对应菜单项目优先显示。采用Windows Mobile平台实践了该方法的电话薄应用,与静态菜单的对比结果表明,基于Markov模型手机菜单预测方法能够有效地提高手机可用性。
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关键词
手机
接口
可用性
MARKOV
菜单预测
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Keywords
mobile phone interface usability Markov predictive menu
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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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