【摘 要】
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人形分割在视频监控研究中具有极其重要的意义。ViBe算法因其运算效率高、算法思想简单且容易实现的特性受到许多研究学者的青睐,并被应用到人形分割的研究中。针对ViBe算法
【基金项目】
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国家重点研发计划(课题编号:2017YFC0804406)
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人形分割在视频监控研究中具有极其重要的意义。ViBe算法因其运算效率高、算法思想简单且容易实现的特性受到许多研究学者的青睐,并被应用到人形分割的研究中。针对ViBe算法在应用于人形分割研究时易于出现鬼影和容易对光照引起的阴影造成误检的现象,提出了一种改进的ViBe算法—VSFC(ViBeSurendraFive-frameCanny)算法。首先将利用Otsu自适应阈值的Surendra算法得到的初始背景用作背景模型的初始化。其次,通过将ViBe算法所得出的前景与五帧差分法得出的前景采用“与”运算的方式获得
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