山东理工大学学报（自然科学版）
山東理工大學學報（自然科學版）
산동리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(SCIENCE AND TECHNOLOGY)
2013年
3期
32-34
,共3页
混合高斯模型%阴影检测%背景模型%贝叶斯更新
混閤高斯模型%陰影檢測%揹景模型%貝葉斯更新
혼합고사모형%음영검측%배경모형%패협사경신
mixture gaussian model%shadow detection%background model%Bayesian updating
分析了混合高斯模型阴影检测算法的不足，提出了一种基于贝叶斯更新的多高斯模型阴影检测算法。基于Porikli提出的阴影流算法，根据实际情况改进了其中的阴影区域预分类算法，更新了贝叶斯参数，最后检测阴影。实验结果证明了该方法的有效性。
分析瞭混閤高斯模型陰影檢測算法的不足，提齣瞭一種基于貝葉斯更新的多高斯模型陰影檢測算法。基于Porikli提齣的陰影流算法，根據實際情況改進瞭其中的陰影區域預分類算法，更新瞭貝葉斯參數，最後檢測陰影。實驗結果證明瞭該方法的有效性。
분석료혼합고사모형음영검측산법적불족，제출료일충기우패협사경신적다고사모형음영검측산법。기우Porikli제출적음영류산법，근거실제정황개진료기중적음영구역예분류산법，경신료패협사삼수，최후검측음영。실험결과증명료해방법적유효성。
The paper analyzed the shortcoming of mixture Gaussian model ,presented a shadow detection algorithm based on Bayesian updating which was similar to shadow flow algorithm .The new method improved its shadow classifier ,updated Bayesian parameter ,and then detected the shadow .T he experimental results show that the method is effective .
