主要针对近10几年来,常见的运动目标检测算法中比较有代表性的文章收集,如GMM,PDF,Codebook,SOBS,SACAN、W4, VIBE等。
Research on Moving Target Detection Algorithm and Its Application
针对经典自适应背景差分法中存在的问题,提出一种基于分级自适应背景差分的运动检测方法%方法结合了帧间差分法和背景差分法的优点,解决了运动检测中常见的拖尾问题和空洞问题%
该资料使用时间差分、背景差、自适应背景更新等方法进行运动目标跟踪。
为提高目标检测概率9针对复杂的地面目标红外亚图像9提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法-用分割出的目标和背景区域的灰度统计量9设计了一个判断是否得到正确分割的准则-理论分析和实
在改进算法中,步长因子与误差信号自相关函数之间建立了一种改进的非线性函数关系。将改进算法应用到系统辨识中,通过计算机仿真结果看出,自适应滤波性能在收敛速度和稳态失调误差等方面得到改善。
针对现有网络拓扑发现算法的不足, 提出并实现了一种自适应网络拓扑自动发现算法———RANTAD (RobustandAda ptiveNetworkTo pologyAutoDiscover y) 。
研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题.对实数编码在搜索后期存在搜索效率低、早熟收敛等现象,了遗传算法的参数调节问题.出一种自适应交叉概率和变异概率,考虑了进化代数对算法的影响,考虑到每代不同个体适应
一种基于最大最小距离和SSE的自适应聚类算法,该算法采用了新的聚类策略,通过实验验证该算法在处理大规模数据时具有较高的效率和精度,对于数据挖掘领域具有一定的应用价值。
为了能够快速、精确地检测出矩形,综合分析目前存在的矩形检测算法的优缺点,提出了一种快速、高精度的矩形检测算法。所提算法首先采用环形窗口将图像分割为多个感兴趣区域,再提取感兴趣区域的亚像素轮廓,并将亚像