复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李拥军2; 曾标2; 徐克付1; 李阳1 |
| 刊名 | 电子与信息学报
 |
| 出版日期 | 2012 |
| 卷号 | 34.0期号:002页码:388 |
| 关键词 | 目标检测 复杂背景 贝叶斯-全概率联合估计 误差控制变量 |
| ISSN号 | 1009-5896 |
| 英文摘要 | 针对复杂背景下前景提取较为困难或者提取准确率较低等问题,该文提出了基于贝叶斯-全概率联合估计的目标检测模型并引入了背景误差控制变量的概念。通过选择适当的特征向量,在贝叶斯-全概率估计模型下,背景像素将会分为静止与运动两种不同的类型,进而准确提取前景像素点。实验结果表明,该模型是一个较为通用的目标检测模型,在目标提取时,该文算法对各种类型的视频背景环境（包括复杂背景）都具有较好的适用效果。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/27402]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.华南理工大学理学院 2.华南理工大学计算机科学与工程学院 3.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李拥军,曾标,徐克付,等. 复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测[J]. 电子与信息学报,2012,34.0(002):388. |
| APA | 李拥军,曾标,徐克付,&李阳.(2012).复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测.电子与信息学报,34.0(002),388. |
| MLA | 李拥军,et al."复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测".电子与信息学报 34.0.002(2012):388. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。