本文選題：目標(biāo)檢測　切入點(diǎn)：光流場　出處：《福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對光流法對檢測目標(biāo)的不準(zhǔn)確性、抗噪能力弱等缺陷,提出了光流場和EM算法相結(jié)合的方法,利用兩幀圖片求得光流場,并在此基礎(chǔ)上利用EM算法對屬于背景和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)場的光流進(jìn)行聚類,得到完整的目標(biāo),區(qū)分出前景和背景,消除噪聲.最后通過仿真實(shí)驗(yàn)可知,所提出的改進(jìn)算法對單目標(biāo)、多目標(biāo)以及被遮擋的目標(biāo)的檢測都具有良好的效果.
[Abstract]:Aiming at the inaccuracy and weak anti-noise ability of the optical flow method to detect the target, a method combining optical flow field with EM algorithm is proposed, and the optical flow field is obtained by using two frames of images. On this basis, the EM algorithm is used to cluster the optical flow which belongs to the background and target sports field, to obtain the complete target, to distinguish the foreground and background, and to eliminate the noise. Finally, the simulation results show that the proposed improved algorithm is effective for the single target. The detection of multiple targets and occluded targets has a good effect.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277032)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1618524