基于帧差分块的混合高斯背景模型

针对混合高斯背景模型计算量过大、对复杂场景的适应能力较差等问题,提出了一种基于帧差分块和自适应学习率的混合高斯背景模型改进算法。引入分块模型思想,有效结合了像素的空域信息;根据帧间差分结果,判断可疑前景区域和背景区域,提高了检测灵敏度;针对前景可疑区域采用复杂模型,保证运动目标检测的精度,反之采用简单模型降低计算量;通过自适应学习率,加速背景的形成与消退。实验结果证明该算法较好地兼顾了检测精度和计算代价。     

一种运动检测算法研究*

混合高斯背景模型算法被广泛地运用于运动检测中,但是该算法在一些复杂的室外场景下未能有效地反映背景,容易出现误检测。为此提出一种改进的算法,该算法在更新背景模型时对不同的区域采用不同的更新速率,并在进行前景检测时加入一种阈值判断,最后对检测结果进行去噪处理。实验结果表明,改进后的算法能够更好地处理多模态区域,减少前景检测中出现的空洞,避免由于方差过度收敛引起的误检测,从而更精确地实现运动目标分割。     

混合高斯模型结合五帧差分的运动目标检测

在复杂背景下,光照变化、目标短暂遮挡以及背景运动等因素会导致运动目标检测精度较低.提出一种结合改进混合高斯模型和改进五帧差分的运动目标检测算法,首先在混合高斯模型中加入自适应学习率以及背景学习速率更新策略有效解决传统背景更新速率恒定而出现的残影现象;然后利用改进的五帧差分法克服运动目标短暂遮挡问题,并加入光照阈值判别因素,有效减弱光照变化带来的影响;最后对两者结果进行或运算进而得到最终检测结果.实验结果表明,该融合算法在复杂环境下具有一定的抗干扰能力,运动目标检测精度较高.     

基于自适应阈值的运动目标检测方法

针对混合高斯背景减除法在运动目标检测应用中存在的不足,进行了以下两个方面的改进：第一,通过在混合高斯模型匹配中引入自适应匹配阈值的方法,解决由噪声或光照引起的误判问题;第二,在模型学习方面,采用不同的权重学习速率以检测静态背景区域,并提高模型的自适应性。实验结果表明,与传统的混合高斯模型的运动目标检测方法相比,改进后的方法在背景误判、场景适应性方面都有所改善。     

一种改进运动目标检测算法的研究与应用

针对运动目标检测中场景的混乱多变和干扰的复杂多样的问题,提出了一种鲁棒而有效的运动目标检测方法。通过对混合高斯模型的匹配准则和背景模型学习更新方法进行改进,使背景模型的可靠性和收敛速度得到了有效的提高。根据各种干扰的特点,分别实现了光照变化、物体的移入移出的干扰检测和排除。实验结果证明,本文提出运动目标检测算法具有较好的实时性和鲁棒性。     

混合高斯模型的自适应前景提取

复杂场景下的运动前景提取是计算机视觉研究领域的研究重点。为解决复杂场景中的前景目标提取问题,本文提出一种应用于复杂变化场景中的基于混合高斯模型的自适应前景提取方法。本方法可以对视频帧中每个像素的高斯分布数进行动态控制,并且通过在线EM算法对高斯分布的各参数进行学习,此外每个像素的权值更新速率可根据策略进行调整。实验结果表明本方法对复杂变化场景具有较好的适应性,可有效、快速地提取前景目标,提取结果具有较好的查准率和查全率。     

基于改进高斯混合模型的自适应前景提取

在复杂场景下的运动前景提取是智能视频监控的基础部分。高斯混合模型是常用的背景建模方法,针对高斯混合模型中模型个数固化导致的无谓的系统开销,提出基于单高斯模型成长的动态个数调整形成的高斯混合模型。对模型的更新率根据场景变化的剧烈程度进行实时改变,能较好适应突发场景、光照的变化。对提取的运动前景进行形态学处理,得到最后的提取目标。实验结果表明,该方法背景建模适应性强,提取前景精度有所提升。     

一种多模型协同的目标提取方法

固定摄像机目标提取多以高斯混合模型为背景模型,在检测运动缓慢、间歇停滞的目标时会出现前景目标空洞的问题。为此,提出一种能够适应目标间歇停滞的多模型协同目标提取方法。采用高斯混合模型进行背景学习,通过光线检测模型和场景状态检测模型协同控制背景适时更新,利用阴影检测模型剔除阴影。实验结果表明,与KaewTraKulPong P方法相比,该方法能较完整地提取到目标轮廓,且单帧处理时间较少。     

一种用于运动物体检测的自适应更新背景模型

提出一种能自适应更新的背景模型,使得运动物体检测中场景变化时提取的背景能进行相应的更新.该模型利用特征点信息将场景中的像素点分类,并针对不同类别像素点计算其更新速率;然后对像素点采用相应速率进行更新,从而能根据场景不同变化进行自适应更新.实验结果表明,该模型能较好地处理混合高斯模型因采用同一更新速率导致的背景模型更新错误问题.     

一种自适应学习的混合高斯模型视频目标检测算法

为解决背景模型的更新问题,提高视频运动目标检测性能,通过定义像素样本对模型更新的有效因子,提出一种自适应学习的混合高斯模型检测算法。用样本有效因子的历史累加量反映背景模型的质量,并用于动态调整模型更新速度。同时,对检测出的前景区域进行目标分析,由分析结果间接控制模型更新,保证更新的准确性和模型的稳定性。实验结果表明,该算法可以快速适应背景变化,同时保证目标检测的完整性。算法性能已在不同监控场景中得到验证。     

对软件测试过程模型的思考

在深入分析传统软件测试过程模型特点的基础上,提出了一种新的软件测试过程模型——并行"与"模型,并详细描述了各阶段的具体任务,更贴切地描绘出软件测试活动的复杂关系,充分反映出软件测试活动与开发活动之间的时序性、层次性、迭代性和并行性。     

软件测试过程模型研究

在对现有模型进行系统研究的基础上,提出了一种新的软件测试过程模型——并行“与”模型,并详细描述了各阶段的具体活动。该模型贴切地描绘出软件测试活动的复杂关系,充分体现出了软件测试活动与开发活动之间的层次性、并行性、时序性和迭代性。     

CIM逻辑模型的关系实现

针对逻辑模型在查询和存储方面的不足,定义与其具有一致表示能力的关系模型,并将逻辑模型中以句子形式表示的逻辑约束转化为针对关系模型中逻辑关系的势的约束。根据模型的访问,以IEC61970所采用的数据访问接口DAF为例,在上述关系模型中给出基于关系代数的实现。研究结果表明,通过选择合理的关系模型,可以在保持逻辑模型丰富的表达能力的基础上,利用关系代数提高模型访问的效率,同时保证约束判定的有效性。     

基于模型操纵的模型集成理论的研究

基于模型操纵的模型集成的主要研究对象是模型的输入输出参数，因此，本文给出了模型的二元组表示，即输入集、输出集，提出了模型组合关系与模型集成结果等概念，具体分析了模型集成结果的存在性问题，证明了其存在的几个充分条件，在证明中给出了在满足充分条件下模型集成的构造方法．     

数据模型及其发展历程

数据库是数据管理的技术,是计算机学科的重要分支.经过近半个世纪的发展,数据库技术形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域.数据模型描述了数据库中数据的存储方式和操作方式.从数据组织形式,可以将数据模型分为结构化模型、半结构化模型、OLAP分析模型和大数据模型.20世纪60年代中后期到90年代初,结构化模型最早被提出,其主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等.20世纪90年代末期,随着互联网应用和科学计算等复杂应用的快速发展,开始出现半结构化模型,包括XML模型、JSON模型和图模型等.21世纪,随着电子商务、商业智能等应用的不断发展,数据分析模型成为研究热点,主要包括关系型ROLAP和多维型MOLAP.2010年以来,随着大数据工业应用的快速发展,以NoSQL和NewSQL数据库系统为代表的大数据模型成为新的研究热点.对上述数据模型进行了综述,并选取每个模型的典型数据库系统进行了性能的分析.     

形状模型在混合建模环境中的映射研究

混合建模技术是ＣＡＤ研究继承参数化特征建模技术之后的又一研究热点,线框,曲面和实体模型３种模型间的转换是混合建模技术的核心,本文介绍了：１）实体模型到线框和曲面模型的映射;（２）线框模型到实体模型的映射,３）曲面框型到实体模型的映射,为混合建模技术做了一些有益的探讨,并将模型映射算法成功地应用于ＩＧＥＳ和ＳＴＥＰ的前后置处理器的设计中,取得了满意的结果。     

对象模式到关系模式转换研究

数据在信息系统中的使用面临着这样一个困难,即:数据存储是以关系模型为基础,而软件开发以对象模型来进行,造成了软件开发中数据访问技术的不和谐。提出并建立了一个软件框架,并就对象模式到关系模式的转换进行了研究。     

计算机安全中的经典模型

安全模型是构造安全计算机系统的基础。到目前为止，已有多种公开发表的安全模型。本文总结了几种重要的早期安全模型，其中包括访问矩阵模型，HRU模型，BLP模型、格模型和无干扰模型。并对它们进行了分类和简要评递。本文将它们称为经典安全模型。这些经典安全模型都是开创性的，从各个不同的方面对安全问题进行抽象，模型所定义的安全问题具有典型性，并对后续的研究产生了重要影响。目前，共享计算机系统的安全问题仍然是计算机科学的中心问题之一，研究这些经典模型，对于我们全面理解计算机系统的安全问题，展望未来发展方向，具有重要意义。     

演化软件过程模型

根据目前软件开发的趋势,介绍了几种常见的软件开发的演化模型,包括增量模型、螺旋模型、并发开发模型等。简要介绍了每一种软件开发模型的工作过程、基本成分和演化过程,以及它们在现代软件开发中的应用情况。     

软件可靠性模型选择的SRMS算法

在软件可靠性评估中经常用到软件可靠性模型。如何对每一特定用例进行可靠性模型的选择一直是可靠性领域研究人员的兴趣之一。文献中已有的软件可靠性模型的选择方法和工具因为使用了受限的模型选择标准而得不到广泛的应用。该文根据软件开发生命周期(SDLC)的阶段对可靠性模型进行了分类,对可靠性模型的选择提出一系列新的标准,在此基础上提出了一种新的模型选择算法并对其进行举例说明。