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1.
针对复杂场景下运动目标的精确检测这一问题,提出一种对噪声鲁棒并具备灰度尺度不变性的局部纹理特征描述子LBP_Center,将其与像素的颜色信息结合应用于背景建模中,采用随机抽样的机制更新模型,同时引入背景复杂度以去除多模态动态背景产生的噪点。在标准测试数据集上的实验结果表明,该算法对柔性阴影及光照缓慢变化具备良好的鲁棒性,综合性能更优。  相似文献   
2.
针对运动目标检测中光照变化、移动阴影问题,提出一种基于多维特征的核密度估计运动目标检测方法。提出一种改进的局部纹理特征二值模式,对噪声和灰度尺度变化具有更好的鲁棒性,在背景建模中将该纹理特征与颜色特征融合进行概率核密度估计,并结合像素的邻域相关性抑制虚假前景以更好地应对多模态背景场景。实验结果表明:在基于纹理特征或核密度估计的同一体系算法中,本文方法对光线渐变以及运动柔性阴影都有较好的鲁棒性,综合性能指标提高了18%;与目前性能优越的算法纵向比较,能在平均检测性能相当的情况下提高50%的处理速度,更好地平衡检测效果与时间性能。  相似文献   
3.
首先对Mukundan和Ramakrishnan提出的Zernike矩快速算法进行了修正,给出了更为完整、准确的坐标变换公式。然后给出了由伪极坐标系向笛卡尔坐标系转换的方法。最后,将每一幅图像在相同阶数和重复度下的4个方向Zernike矩模值的均方差与均值的比作为评价指标,对修正前和修正后的算法以及图像预处理对Zernike矩快速算法的影响进行了综合验证。针对5幅图片,两种算法分别有5×11个评价值,实验结果表明:改进后的算法有44个评价值好于原始算法,同时也通过实验验证了多种预处理对Zernike矩的影响。  相似文献   
4.
针对快速仿射不变特征提取算法分类识别能力较差的问题,首先找出了算法证明及计算过程中的不足;其次提出并证明了扩展轮廓的仿射不变性,并通过扩展轮廓修正了算法中不足;然后,通过仿真实验给出了算法中参数设置的区间,并确定了算法中组合函数的个数及幂次。实验对比了基于扩展轮廓的快速仿射不变特征提取算法与原始算法及多尺度自卷积矩算法的分类识别能力,结果表明,基于扩展轮廓的快速仿射不变特征提取算法的分类识别能力明显优于原始算法和多尺度自卷积矩算法。  相似文献   
5.
字典与统计相结合的中文分词方法   总被引:15,自引:0,他引:15  
提出了一种字典与统计相结合的中文分词方法,该方法首先利用基于字典的分词方法进行第一步处理,然后利用统计的方法处理第一步所产生的歧义问题和未登录词问题.本算法在基于字典的处理过程中,通过改进字典的存储结构,提高了字典匹配的速度;在基于统计的处理过程中,通过统计和规则相结合的方法提高了交集型歧义切分的准确率,并且一定条件下解决了语境中高频未登录词问题,实验结果表明,由本文算法实现的分词系统DSfenci的分全率达99.52%,准确率达98.52%.  相似文献   
6.
目的 为了能在光照变化、动态背景干扰这一类复杂场景中实时、准确地分割出运动前景,针对传统的基于颜色特征和基于像素的方法的不足,提出一种在颜色属性空间进行区域直方图建模的运动目标检测方法。方法 首先将RGB颜色空间映射到更为稳健的低维颜色属性空间,以颜色属性为特征在像素的局部范围内建立直方图,同时记录直方图每一个分区中像素的空间信息,使用K个空间直方图构成每个像素的背景模型,每个直方图根据其匹配度赋予不同的权重。降维的颜色属性提高了模型的鲁棒性和检测的时效性,空间直方图引入的位置信息提高了背景模型的准确性。然后通过学习率αbαω来控制各模型直方图及其权重的更新,以提高模型的适应性。在标准测试数据集的所有视频序列中进行了实验,通过分析综合性能指标(F1)及平均假阳性(FN)曲线,确定了算法中涉及参数的合理取值范围。结果 对实验结果定性和定量的分析表明,本文方法能够得到良好的前景检测效果,尤其在多模态场景和光线变化的复杂场景中能显著提高检测性能。各类场景的平均综合性能指标(average F1)相比性能突出的方法ViBe、LOBSTER(local binary similarity segmenter)和DECOLOR(detecting contiguous outliers in the low-rank representation)分别提高了0.65%、3.86%和3.9%,并通过GPU并行加速实现运动目标的实时检测。结论 在复杂视频环境下的运动目标检测中,相比已有方法,本文方法能够更为准确地分割出运动前景,是一种实时、有效的检测方法,具有一定的实用价值。  相似文献   
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