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题名基于局部微分光流的运动对象分割
被引量：2
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作者
雷震
吴玲达
李东
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机构
装甲兵工程学院信息工程系
国防科技大学多媒体实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第6期276-278,共3页
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基金
国家自然科学基金(60473117)
装甲兵工程学院创新基金(2008030602)资助
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文摘
运动对象分割是研究从场景的图像序列或视频中提取出运动目标的理论和方法,是计算机视觉中一个重要的研究方向,在军事和工业等领域有着广阔的应用前景。提出一种基于局部微分光流的运动对象分割算法。首先采用局部微分光流算法计算出场景的运动光流场并完成其初始分割,然后利用canny算子探测出对象的边缘信息并将其作为对光流场得到的运动信息的补充,从而分割出更为准确的运动对象。实验结果显示该方法具有良好的分割性能。
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关键词
运动分割
局部微分光流
边缘探测
光流场
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Keywords
Moving segmentation, Local differential optical flow, Edge detection, Optical flow field
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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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题名基于自适应跟踪窗尺度的人脸探测
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作者
雷震
王青海
吴玲达
薛廷梅
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机构
装甲兵工程学院信息工程系
国防科技大学多媒体实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第4期281-284,共4页
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基金
军内科研项目基金
装甲兵工程学院创新基金资助
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文摘
作为一种有效的迭代算法,Mean-shift具有良好的特性,在目标跟踪、图像平滑和其他计算机视觉领域得到了广泛应用。鉴于标准Mean-shift算法缺乏尺度自适应机制,而Camshift算法每次探测前需要人工选定人脸区域样本才能进行准确的探测,提出了一种用于视频中人脸探测的自适应跟踪窗算法。该算法在跟踪框内采用光照补偿和肤色分割来校正跟踪窗尺度和位置。实验表明,该算法不但具有良好的实时性,而且能较好地减少传统算法中的定位误差,更加准确地探测出视频中的人脸。
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关键词
人脸探测
目标跟踪
自适应尺度
MEAN-SHIFT
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Keywords
Face detection,Object tracking,Scale adaptation,Mean-shift
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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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