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对视频序列中的运动目标检测方法进行了研究,提出了一种基于背景重构的运动目标检测算法。通过自学习方法建立视频图像的高斯模型,构造初始背景图像;运用差分算法,得到运动目标,并对背景图像进行了重构、更新,得到实时背景图像。该方法在有运动目标存在的情况下进行实时建模,实用价值高。 相似文献
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为了能够从视频序列中快速准确地检测运动目标,在混合高斯背景差分法的基础上引入Grabcut算法,提出了一种新的运动目标检测G-GMM(Grabcut-Gaussian Mixture Model)算法。首先通过混合高斯模型背景差分法提取运动目标初始二值轮廓,构建其最小的外接矩形;然后初始化矩形内图像信息,寻找潜在前景区域;最后采用迭代算法实现最优化分割,得到准确的运动目标轮廓。实验结果表明,在静止摄像机户外视频监控系统中,提出算法具有较高的准确性和鲁棒性,对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测结果。 相似文献
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针对红外图像序列中运动小目标,提出一种基于预测的小面拟合目标检测算法。首先根据图像序列中目标运动的连续性及方向性,采用二阶自回归模型预测目标的搜索窗口。然后根据天空背景红外图像中小目标灰度高于背景的特征,利用小面拟合模型对搜索窗口的局部区域作灰度曲面拟合,提取搜索窗口内灰度极值点作为目标,提出了相应的目标检测算子。对红外图像序列的实验表明,该算法可有效检测天空背景下红外运动小目标,算法的实时性和抗干扰能力优于传统的目标检测方法。 相似文献
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根据工业环境中成像环境差、图像模糊的特点,提出了一种对运动目标检测的模糊自适应高斯背景模型。首先建立3种主要背景状态下的模糊高斯背景模型;为了减少在线检测过程中的运算量,选择背景图像中一些独立、相对静止区域代替背景图像;最后用模糊识别的方法选择出合适的高斯背景模型。该算法不仅能够自适应环境的变化对背景图像的影响,而且满足实际生产过程中在线检测的要求。 相似文献
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提出一种慢运动背景视频序列下基于帧间背景图像匹配的运动目标检测和提取算法。该算法首先使用仿射变换模型来描述慢运动背景图像的运动变化,并使用基于光流约束方法求解该仿射变换模型参数,实现了相邻帧间图像的背景匹配;其次,采用背景匹配后的两帧图像差进行目标检测,使用自适应二值化区分变化与未变化区域;最后,使用形态学等图像算法进行后处理提取运动目标。算法经实验证明,在背景慢运动情况下可以有效地提取出运动目标。 相似文献
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在基于视觉检测方式的泊位自动引导系统中,从序列图像中提取泊位飞机,检测泊位飞机的阴影区域,是泊位系统实现的关键。基于高斯混合模型的背景分割算法被广泛应用于静态背景分割中,但是该算法在处理高分辨率图像时,算法实时性显著下降;分割体积大而且运动缓慢的物体时,容易产生"拖尾"现象;不能检测出运动物体的阴影区域。为此提出了基于分层图像的改进高斯混合模型背景分割算法,有效地克服了算法实时性差和"拖尾"现象。在此基础上,提出了基于色彩特征和区域特征相结合的阴影检测算法,利用部分空间约束信息,检测出运动物体的阴影区域。实验结果表明了该算法的有效性和实用性。 相似文献
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雷电电磁辐射的持续时间具有随机性。采用能量法检测雷电数据块,当信号长度远短于数据块长度时,将会产生噪声淹没信号现象而引起检测概率降低的问题。发现可利用峰度来描述含有短雷电信号的数据块的波形特征,而且能量块检测与特征检测具有互补特性。为了提高检测概率,将能量块检测和特征检测相结合,利用自动筛选思想和删余检测技术实时估计背景噪声,提出了实时自适应联合雷电检测算法。通过对实采的雷电数据进行实验,结果表明,所提出的检测算法能够明显提高检测概率,表明了其有效性和实用性。 相似文献
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入侵检测技术的研究与进展 总被引:8,自引:0,他引:8
入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术,是网络安全系统中的重要组成部分。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块,从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类,并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展,海量存储和高带宽的传输技术,都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出,分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点,为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。 相似文献
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视频序列中运动对象检测技术的研究现状与展望* 总被引:5,自引:2,他引:3
将运动对象检测技术分为变化检测、运动检测和特征检测三类,介绍了各类技术的思想,对现有方法进行了归类,指出各方法的本质区别,从理论和实验两方面剖析其优势和不足并指出了适用场合。讨论了目前视频运动对象检测技术存在的问题,展望了未来的发展方向。 相似文献
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分析了异常和误用入侵检测技术存在的一些问题,并结合神经网络的原理,提出了一个新的基于Hamming网络的入侵检测技术。该技术改善了基于特征检测算法中存在的不足,提高了对未知入侵类型的检测能力,并对Hamming网络入侵检测技术进行了分析和测试。 相似文献
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智能入侵检测技术述评 总被引:2,自引:0,他引:2
入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向,入侵检测技术是入侵检测系统(IDS)的核心。智能入侵检测技术由于其具有自学习、自适应等特点,已经成为目前的研究热点。文章首先简述了IDS的发展历史背景及其重要性,概要介绍了IDS常用的两类检测技术,详细介绍了几种常用的智能入侵检测技术,指出目前的智能检测技术存在的不足及其今后的发展趋势。 相似文献
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司机疲劳驾驶实时检测系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义.设计了一个利用图像分析的方法,通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统.系统首先对图像进行预处理,然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位,根据人脸特征,逐次进行人眼区域缩小;最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量.考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性,采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪,减少了系统的运算量.实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态. 相似文献
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入侵检测工作应在计算机网络系统中的关键节点上。介绍入侵检测的基本概念,阐述两类基本的检测技术,详细地论述了入侵检测过程及检测技术面临的挑战与发展趋势。 相似文献
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We locate the eye corners, eyelids, and irises in every frame of an image sequence, and analyze the movements of the irises and eyelids to determine changes in gaze direction and blinking, respectively. Using simple models for the motions of the head and eyes, we determine the head-independent motions of the irises and eyelids by stabilizing for the head motion. The head-independent motions of the irises can be used to determine behaviors like saccades and smooth pursuit. Tracking the upper eyelid and using the distance between its apex and the center of the iris, we detect instances of eye closure during blinking. In experiments on two short image sequences, in one of which the subject was wearing glasses, we successfully located the irises in every frame in which the eyes were fully or partially open, and successfully located the eyelids 80% of the time. When motion information in the form of normal flow was used, the irises were successfully tracked in every frame in which the eyes were fully or partially open, and the eyelids were successfully located and tracked 90% of the time. 相似文献