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为了对光线变化的图像进行顺利侵害，提出了一
种利用贝叶斯学习方法来进行视频图像分割的算法，印先在每个像素点处对不断变化的背景建模，同时计算每个像素点
处的颜色直方图，再用这些直方图来表示该像素点处特征向量的概率分布，然后用贝叶斯学习方法来进行判断，以确定在光线缓慢或者突然变化的时候，每个像素点是属于前景还是属于背景。-In order to change the image of light against a smooth, a Bayesian learning approach t
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Adaptive Color Background Modeling
for Real-Time Segmentation of Video Streams
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运动检测的目的是从序列图像中将变化区域提取出来。运动区域的有效分割对于目标分 类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要，因为后期处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区 域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使 得运动检测成为一项相当困难的工作。-The purpose of motion detection from image sequence changes in the region will be extracted. Sports region segm
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视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
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视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
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视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
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视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
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视频运动目标的运动分割，基于帧差和背景减。学术论文。-Video moving target motion segmentation, based on frame difference and background reduction. Xueshulunwen.
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结合了背影恢复技术和目标跟踪技术进行视频分割算法，分背景重建、运动目标提取、跟踪技术的使用和后处理4个步骤-Combined with the back of recovery techniques and target tracking technology for video segmentation algorithm, sub-background reconstruction, moving object extraction, tracking the use and post-pr
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用matlab实现连续视频的分割与采集，其中用读视频指令把连续的视频转化为一帧一帧的图像，用帧间差分法和背景差分法实现-Matlab for continuous video with the segmentation and the acquisition, including video instruction with the reading of the continuous video into a frame of an image, with the frames and the
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本文的内容是基于红外图像的特征提取，在基于个数判断噪声的中值滤波器进行平滑处理的基础上,提出了一种改进的过渡区
提取方法,并将该方法应用于对比度低、宽谷直方图的复杂背景红外图像的分割。Matlab仿真
实验表明,该方法减少了图像分割的运算量,并能将具有复杂背景的红外图像目标分割得较
好。-This content is based on the infrared image feature extraction, the number of judgments based on th
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该文档里面包括了基于背景差的视频图像分割方法的相关论文。学习很有用-This document which includes the relevant papers of the poor video images based on background segmentation method. Learning useful
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算法通过将二维直方图分为四部分：背哥、目标．受噪声干扰的背景和受噪声干扰的目标，以选取这四部分的信息熵的和最大作为闽值的选取准则。访方法有三个优点：尽可能包括背罱部分和目标部分；可以有效地提高对噪声敷据的鲁棒性；不过度地引入噪声和边缘信息。实验结果表明，谊方法具有较好的图像分割效果。-Through two-dimensional histogram algorithm will be divided into four parts: back elder brother, target. By
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Image Segmentation.
A central problem, called segmentation, is to distinguish objects from background [10]. For intensity images (ie, those represented by point-wise intensity levels) four popular approaches are: threshold techniques, edge-based
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本系统通技术运用主要采用Servlet实现，前台页面使用jsp技术，首先接受所要处理的数据集以及参数设置，对用户的搜索内容进行分词、去除停用词，形成用户的兴趣模型；进行用户兴趣模型匿名化：从用户兴趣模型集中选取模型，计算该模型与所有等价组模型的相似性以及计算该模型与其他所有模型的相似性，根据相似性的大小进行聚合成等价组，然后再计算各自兴趣模型的权值，以达到用户兴趣模型的匿名化以及权值的平衡，然后提交到后台进行匿名化操作，最后返回匿名化结果。-The system through the use
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本文针对复杂背景下的彩色正面人脸图像,将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来,构建了人脸检测实验系统,并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。-Color frontal face images under complex background, skin color segmentation, template matching candidates face image block screening combined to build a face detect
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介绍了一种常用的Kim目标分割方法,并
针对其不足,对Kim方法进行了改进,将连续两帧的差分图像和背景差分图像直接相乘得到灰度图
像,然后对该灰度图像进行阈值分割来获取目标区域模板,再基于灰度加权图像模板匹配法实现目标
跟踪
-A common Kim target segmentation, and for its shortcomings, Kim method improvements, the two consecutive frames of the different
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提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
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硕士论文（已发表0
1,课题背景和意义
2，图像滤波算法和研究
3，图像质量评价标准
3，常用的滤波算法
4，改进的滤波算法
5，图像背景分割算法
6，表面缺陷算法
7，改进滤波算法的效果图对比-Master s thesis (published 0
1, topic background and significance
2, the image filtering algorithm and research
3, image quality a
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高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割，可用来做前背景分离，分离出运动物体，达到抠图的效果-Gauss video processing and tracking moving foreground background segmentation, can be used to do before the separation, separation of a moving object, to achieve the effect of Gauss matting video processin
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