基于在线学习的阴影消除算法  

作　　者：张乾[1] 潘仁龙[1] 冯夫健[1] 王林[1] 

机构地区：[1]贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵州民族大学,贵州贵阳550025

出　　处：《福建电脑》2014年第3期1-3,共3页Journal of Fujian Computer

基　　金：国家自然科学基金[61263034];贵州省教育厅培育项目(黔教科2010021号);贵州省科技厅项目(黔科合J字;[2011]2208号);贵阳市科技计划项目(筑科合同[2012201]1-34号)

摘　　要：针对在智能监控中,因为光照产生的阴影会后期信息处理和决策问题,提出了一种基于在线学习消除阴影的新算法。首先对视频设备图像转成矩阵,对矩阵进行SVD运算获得相应的特征基,在特征基上按照二类分类器思想将其化为二类最优化问题求解,通过在线学习产生非阴影和阴影类之间的分界系统,如果在置信区间,这样就可以直接将阴影类直接消除,否则更新直到非阴影和阴影类划分在置信区间为止。通过实验证明,该算法具有较好的自学习性和适应性。

关 键 词：阴影消除 在线学习 自适应 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]