模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2008年
4期
546-551
,共6页
褚一平%叶修梓%黄叶珏%张引%张三元
褚一平%葉脩梓%黃葉玨%張引%張三元
저일평%협수재%황협각%장인%장삼원
视频目标分割%阴影检测与消除%时空邻域关系%马尔可夫随机场(MRF)
視頻目標分割%陰影檢測與消除%時空鄰域關繫%馬爾可伕隨機場(MRF)
시빈목표분할%음영검측여소제%시공린역관계%마이가부수궤장(MRF)
视频目标分割是视频目标跟踪、统计以及识别的基础.阴影是影响目标分割准确性的重要因素,有效对阴影进行检测与消除可提高视频目标分割的质量.本文提出一种采用状态机对阴影进行建模的方法,通过阴影模型来消除阴影.算法定义背景、阴影以及前景的势函数,利用马尔可夫随机场融合视频序列的时空邻域信息,采用Gibbs采样算法求解最大后验概率,提高视频目标分割的质量.在不同环境下对本文算法的有效性进行测试,并与其他算法进行比较,结果证明本文算法的有效性.
視頻目標分割是視頻目標跟蹤、統計以及識彆的基礎.陰影是影響目標分割準確性的重要因素,有效對陰影進行檢測與消除可提高視頻目標分割的質量.本文提齣一種採用狀態機對陰影進行建模的方法,通過陰影模型來消除陰影.算法定義揹景、陰影以及前景的勢函數,利用馬爾可伕隨機場融閤視頻序列的時空鄰域信息,採用Gibbs採樣算法求解最大後驗概率,提高視頻目標分割的質量.在不同環境下對本文算法的有效性進行測試,併與其他算法進行比較,結果證明本文算法的有效性.
시빈목표분할시시빈목표근종、통계이급식별적기출.음영시영향목표분할준학성적중요인소,유효대음영진행검측여소제가제고시빈목표분할적질량.본문제출일충채용상태궤대음영진행건모적방법,통과음영모형래소제음영.산법정의배경、음영이급전경적세함수,이용마이가부수궤장융합시빈서렬적시공린역신식,채용Gibbs채양산법구해최대후험개솔,제고시빈목표분할적질량.재불동배경하대본문산법적유효성진행측시,병여기타산법진행비교,결과증명본문산법적유효성.
