Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测 | |
| 李拥军1; 曾标1; 徐克付2; 李阳2 | |
| 2012 | |
| 发表期刊 | 电子与信息学报
 |
| ISSN | 1009-5896 |
| 卷号 | 34.0期号:002页码:388 |
| 摘要 | 针对复杂背景下前景提取较为困难或者提取准确率较低等问题,该文提出了基于贝叶斯-全概率联合估计的目标检测模型并引入了背景误差控制变量的概念。通过选择适当的特征向量,在贝叶斯-全概率估计模型下,背景像素将会分为静止与运动两种不同的类型,进而准确提取前景像素点。实验结果表明,该模型是一个较为通用的目标检测模型,在目标提取时,该文算法对各种类型的视频背景环境（包括复杂背景）都具有较好的适用效果。 |
| 关键词 | 目标检测 复杂背景 贝叶斯-全概率联合估计 误差控制变量 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/27403 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.华南理工大学计算机科学与工程学院 2.华南理工大学理学院 3.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李拥军,曾标,徐克付,等. 复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测[J]. 电子与信息学报,2012,34.0(002):388. |
| APA | 李拥军,曾标,徐克付,&李阳.(2012).复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测.电子与信息学报,34.0(002),388. |
| MLA | 李拥军,et al."复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测".电子与信息学报 34.0.002(2012):388. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
| 个性服务 |
| 推荐该条目 |
| 保存到收藏夹 |
| 查看访问统计 |
| 导出为Endnote文件 |
| 谷歌学术 |
| 谷歌学术中相似的文章 |
| [李拥军]的文章 |
| [曾标]的文章 |
| [徐克付]的文章 |
| 百度学术 |
| 百度学术中相似的文章 |
| [李拥军]的文章 |
| [曾标]的文章 |
| [徐克付]的文章 |
| 必应学术 |
| 必应学术中相似的文章 |
| [李拥军]的文章 |
| [曾标]的文章 |
| [徐克付]的文章 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论