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
出 处:《计算机应用》2009年第B12期241-243,共3页journal of Computer Applications
摘 要:针对室外条件下动态纹理背景,采用自回归运动平均(ARMA)模型建立背景模型,并引入快速增量主元分析(IPCA)算法对模型进行降维,并辨识其中参数,实现最大似然估计。运用增量主元分析算法,不需要估算协方差矩阵,直接可以递增地得到特征向量和奇异值,计算出样本序列的主要元素。完成参数辨识后,ARMA模型可以合成无限长度的预测图像序列。最后,仿真实验证明了算法的有效性。A dynamic textured background in real world situations was modeled by an Antoregressive Moving Average (ARMA) model. Then a fast Incremental Principal Component Analysis (IPCA) algorithm was introduced to reduce dimensionality and identify, and compute the principal components of a sequence of samples incrementally without estimating the covariance matrix. Once learned, a model had predictive power and can be used for extrapolating synthetic sequences with infinite length. Preliminary experiments with this method have achieved promising results.
关 键 词:动态纹理 背景建模 自回归运动平均模型 增量主元分析 子空间系统辨识
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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