检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
出 处:《计算机辅助设计与图形学学报》2005年第6期1278-1284,共7页Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics
基 金:国家科技攻关计划课题奥运科技专项(2001BA904B08);国家"八六三"高技术研究发展计划(2001AA231031);国家重点基础研究发展规划项目(G1998030608)
摘 要:提出一种非参数前景背景分割方法.在将图像的强度信息与边界信息进行融合、提高运动目标检测的鲁棒性的同时,针对图像阴影区域的特性,通过阴影模型能够有效地检测阴影区域.实验结果表明该方法具有一定的实用性.This paper presents a novel segmentation method based on a non-parametric background model that has the ability of modeling multi-model. Firstly, both the intensity and edge features are used to improve robustness of the foreground detection. Secondly, we also present an adaptive shadow detection model to find the accurate moving objects. The experiment results show that our proposed method is effective.
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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