论文研究基于时空域多特征的车辆阴影检测与去除方法研究 .pdf

运动目标检测中的阴影去除方法

针对阴影部分细节恢复的Retinex模型,提出了一种将多尺度Retinex算法与泰勒拉伸相结合的新型算法。算法中采用高斯滤波无限脉冲响应实现多尺度Retinex,并且通过一元二次泰勒展开函数对图像进行

针对复杂场景下图像拼接，误匹配点比例较大时，传统匹配优化算法效率低，合成图像易产生鬼影等问题，在SIFT算法基础上，采用一种新的聚类方法预筛选特征点对，再用RANSAC算法精确提纯，减少算法迭代次数；

Shadow removal paper

基于多相机网络时空模型的车辆候选目标提取，周阳，王正宁，伴随着当代交通的发展，道路监控相机网络日趋完善。利用无重叠视野的相机网络实现广域目标跟踪越来越成为智能交通领域的研究热点

基于SVDD算法(一种改进的oneclass支持向量机算法)提出了一种能够处理无类标非纯净训练集的异常检测方法，可以在无类标非纯净训练集上进行模型训练，在很大程度上降低了对训练数据集的要求。另外针对

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基于分类的未知病毒检测方法研究，余晓姿，马兆丰，提出了一种以PE文件静态信息作为特征，通过分类来对未知病毒进行检测的方法。采用初始聚类中心优化的K-means聚类算法实现对病毒文件

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针对虚实配准的高精度和实时性要求,提出了一种基于CenSurE特征的自适应虚实配准方法。该方法包括离线初始化和在线跟踪两个阶段。离线阶段系统利用CenSurE-OCT滤波器和MU-SURF描述符进行特