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背景建模一直是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的一個(gè)重要課題。該文提出一個(gè)適用于動(dòng)態(tài)背景的基于非參數(shù)估計(jì)的前景背景對(duì)比模型。模型通過(guò)核函數(shù)估計(jì)的方法模擬了像素點(diǎn)五維特征向量(彩色灰度值，圖像坐標(biāo))的概率分布，并在圖像序列中滾動(dòng)更新。對(duì)于每一個(gè)新入幀通過(guò)馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)最大后驗(yàn)概率判決框架將前景背景全局分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最大流最小切求解。實(shí)驗(yàn)證明，上述算法能夠在一般目標(biāo)檢測(cè)，特別是動(dòng)態(tài)場(chǎng)景(搖動(dòng)樹(shù)枝等)的檢測(cè)中取得較好的效果。
關(guān)鍵詞：目標(biāo)檢測(cè)；核函數(shù)估計(jì)；最大后驗(yàn)概率-馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型
關(guān)鍵詞：目標(biāo)檢測(cè)；核函數(shù)估計(jì)；最大后驗(yàn)概率-馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型
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