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进一步通过编程实现上述四种算法,仿真实验结果表明,混合高斯建模算法的分割效果更好,更有利于交通车辆分割。
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因而论文着重研究了以下几个方面。首先论文在对目标车辆提取方面,分析了一些常用的方法有多帧平均法、连续帧差法、光流法、高斯混合建模法等。
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通过对混过高斯背景建模算法的研究,优化了背景更新算法,在几乎不改变准确率的前提下提高了背景更新的速度,为进一步的操作提供了较好的基础。
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分类过程中,论文采用期望最大化(Expectation maximization)算法在合并的策略下对PCA变换后的数据求解混合模型,并应用所提出的准则进行模型选择从而确定待分类的类别数。
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在背景建模各方法中,混合高斯建模方法是公认的检测效果和适应性都较好的方法,但其所需计算量巨大,难以实时实现。
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而通常所采用的混合高斯模型和基于核估计的方法具有各自的缺点。
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改进的算法是利用混合高斯建模法得到的目标车辆二值图像,替换目标车辆跟踪的色调反向投影图像。
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Structural risk minimization principle based gaussian mixture modeling
基于结构风险最小化准则的高斯混合模型的参数估计
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