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J-GLOBAL ID：201602218509570232   整理番号：16A0160602

2段階Gauss混合モデルの移動目標検出法【Powered by NICT】

A Moving Target Detection Method of Two-step Gaussian Mixture Model

著者 (2件)： Zhang Mingjie (School of Information Sci. and Technol.,Northwest Univ., Xi’an) ,  Kang Baosheng (School of Information Sci. and Technol.,Northwest Univ., Xi’an)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 41  号： 10  ページ： 245-249  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 背景モデリングと高い計算複雑性の低い速度を持つ従来のGauss混合モデルの問題を解決するために,本文では,移動ターゲット検出法を提案した。この方法は2段階に分けることができる。Gauss分布の数を調整する適応を実現するために,従来のGauss混合モデルの最新のプロセスを改善し,照明の変化に対応した学習率を更新するための照明変化パラメータを導入した。画像の背景と前景を上述の方法で分割し,画素の計算を通してのGauss混合モデルの検出結果を最適化した。実験により,この新しい方法は,目標を効果的に分離すると確実にできるだけでなく,より良い検出効果を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  画像 ,  正規分布 ,  学習 ,  画素 ,  計算量 ,  *検出法
準シソーラス用語： 前景 ,  照明変化 ,  ターゲット検出 ,  *移動目標 ,  *Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 段階 ,  Gauss混合モデル ,  移動目標 ,  検出法