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改进的Online EM背景减除算法
被引量:
1
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作者
王炜
钱徽
+1 位作者
陈鹏
金卓军
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期201-202,共2页
为有效提取复杂场景中的运动前景,提出基于贝叶斯理论的Dirichlet共轭先验,结合在线最大似然估计(Online EM)改进基于高斯混合模型参数的背景减除算法。改进算法避免了陷入局部最值,在线自适应地调整高斯个数,并生成运动全景图,实验结...
为有效提取复杂场景中的运动前景,提出基于贝叶斯理论的Dirichlet共轭先验,结合在线最大似然估计(Online EM)改进基于高斯混合模型参数的背景减除算法。改进算法避免了陷入局部最值,在线自适应地调整高斯个数,并生成运动全景图,实验结果表明,该算法能有效提高前景检测率。
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关键词
背景减除
Dirichlet共轭先验
在线最大似然估计
贝叶斯理论
高斯混合模型
全景图
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职称材料
题名
改进的Online EM背景减除算法
被引量:
1
1
作者
王炜
钱徽
陈鹏
金卓军
机构
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期201-202,共2页
基金
国家自然科学基金资助重点项目(90820306)
浙江省科技重大攻关计划基金资助项目(2006c13096)
文摘
为有效提取复杂场景中的运动前景,提出基于贝叶斯理论的Dirichlet共轭先验,结合在线最大似然估计(Online EM)改进基于高斯混合模型参数的背景减除算法。改进算法避免了陷入局部最值,在线自适应地调整高斯个数,并生成运动全景图,实验结果表明,该算法能有效提高前景检测率。
关键词
背景减除
Dirichlet共轭先验
在线最大似然估计
贝叶斯理论
高斯混合模型
全景图
Keywords
background subtraction
Dirichlet conjuagate prior
Online EM
Bayes theory
Gaussian Mixture Model(GMM)
panorama
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
改进的Online EM背景减除算法
王炜
钱徽
陈鹏
金卓军
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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