国家自然科学基金(61070104)
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 相关作者：曹鹏孙仁武芮挺张金林马光彦更多>>
- 相关机构：解放军理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 核密度估计与相关系数联合背景建模
- 通过核密度估计算法进行前/背景分割是一种有效的背景建模方法,但核密度估计运算复杂,在动态背景和光线突变条件下的鲁棒性不高;相关系数是描述图像相似性的有效方法,同时具有对图像中灰度变化和微小差异不敏感的特性。提出了一种分层...
- 芮挺邢建春朱经纬方虎生
- 关键词：智能视频核密度估计相关系数
- 文献传递
- 核密度估计与相关系数联合背景建模
- 通过核密度估计算法进行前/背景分割是一种有效的背景建模方法,但核密度估计运算复杂,在动态背景和光线突变条件下的鲁棒性不高;相关系数是描述图像相似性的有效方法,同时具有对图像中灰度变化和微小差异不敏感的特性。提出了一种分层...
- 芮挺邢建春朱经纬方虎生
- 关键词：智能视频核密度估计相关系数
- 文献传递
- 基于二维EMD的Harris角点检测算法被引量：3
- 2012年
- 为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利用二维EMD方法将图像分解到多个图像细节层,并定义为本征模函数(IMF),再利用Harris算子对各图像细节层进行角点检测,最后采用层层筛选的方法提取角点。对比实验结果表明,新算法得到的角点更加丰富,抗噪性增强,明显提高了图像角点检测性能。
- 张金林曹鹏芮挺甄树新孙仁武
- 关键词：HARRIS算法角点检测经验模式分解
- 基于相关性与高斯模型的运动目标分割
- 单高斯模型在背景环境稳定的条件下是一种简单有效的运动目标分割方法,但在动态复杂背景下,单个高斯函数无法描述背景的复杂变化,造成错误分割导致模型崩溃。相关系数能够准确描述图像的相似性,同时对图像中灰度变化和微小差异不敏感性...
- 芮挺廖明方虎生朱经纬
- 关键词：高斯模型相关系数
- 文献传递
- 基于高斯混合建模的多尺度HOG行人头肩特征检测被引量：3
- 2013年
- 针对传统的梯度方向直方图(HOG)行人检测方法计算复杂、实时性较差的问题,提出了一种改进的HOG行人检测方法。首先,利用高斯混合模型背景建模,去除大部分背景图像,减少滑动窗口扫描区域,以提高检测速度。同时,选择头肩特征作为行人检测依据,计算多尺度HOG特征,减少计算量,降低因姿态变化遮挡等引起的误检测率。通过行人头肩特征图像库的实验证明,该方法能有效提高检测速度,并得到较高的检测精度。
- 芮挺曹鹏张金林马光彦孙仁武
- 关键词：行人检测
