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基于相似度聚类分析的动态背景建模与减除
被引量:
1
1
作者
张国家
左敦稳
+1 位作者
黎向锋
史晨红
《机械设计与制造工程》
2013年第8期9-13,共5页
对复杂动态背景建模技术进行了研究,提出了一种基于像素相似度聚类分析的动态背景建模算法。该算法首先建立融合亮度和色度信息的像素相似度理论,然后用像素相似评价标准对图像各像素点像素值的时间序列进行聚类分析,以建立动态背景模...
对复杂动态背景建模技术进行了研究,提出了一种基于像素相似度聚类分析的动态背景建模算法。该算法首先建立融合亮度和色度信息的像素相似度理论,然后用像素相似评价标准对图像各像素点像素值的时间序列进行聚类分析,以建立动态背景模型。最后,利用该背景模型进行了多场景前景检测对比实验和算法内存消耗以及算法单帧处理时间等性能测试。实验结果表明,该算法前景检测准确度高,时间和空间上的复杂度低。
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关键词
像素相似度
归一化
时间序列
聚类分析
背景
学习
率
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职称材料
题名
基于相似度聚类分析的动态背景建模与减除
被引量:
1
1
作者
张国家
左敦稳
黎向锋
史晨红
机构
南京航空航天大学机电学院
出处
《机械设计与制造工程》
2013年第8期9-13,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175255)
文摘
对复杂动态背景建模技术进行了研究,提出了一种基于像素相似度聚类分析的动态背景建模算法。该算法首先建立融合亮度和色度信息的像素相似度理论,然后用像素相似评价标准对图像各像素点像素值的时间序列进行聚类分析,以建立动态背景模型。最后,利用该背景模型进行了多场景前景检测对比实验和算法内存消耗以及算法单帧处理时间等性能测试。实验结果表明,该算法前景检测准确度高,时间和空间上的复杂度低。
关键词
像素相似度
归一化
时间序列
聚类分析
背景
学习
率
Keywords
Pixel Similarity
Normalization
Time Series
Clustering Analysis
Background Learning Rate
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相似度聚类分析的动态背景建模与减除
张国家
左敦稳
黎向锋
史晨红
《机械设计与制造工程》
2013
1
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参考文献
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