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Markov随机游走和高斯混合模型相结合的运动目标检测算法被引量：9: 2014年; 针对高斯混合算法对每一像素与它前后帧的像素相关联,并未考虑与相邻像素之间的关联,无法准确地捕捉到运动物体轮廓的情况,提出一种基于混合高斯模型和Markov随机游走的运动目标检测算法。利用混合高斯模型计算像素之间的颜色信息,采用Markov随机游走提取图像的边缘信息,并与提取的运动初始目标进行与计算,同时利用高斯混合模型更新背景信息。结果表明,本方法比传统的混合高斯方法具有较高的分割精度,很好的解决了混合高斯算法边缘模糊的问题,探测率也大大的提高了。; 李菊李克清苏勇刚; 关键词：运动目标检测混合高斯模型

基于颜色和LBP多特征的mean shift的跟踪算法被引量：5: 2014年; mean shift目标跟踪使用任一个单独特征都很难对大幅度的光照、背景变化和车辆大范围运动具有强鲁棒性,如单一的颜色特征对光照较为敏感,光照突变容易导致目标丢失。当背景颜色和目标颜色相近时也易造成目标丢失,因此利用目标的单一特征信息往往很难实现鲁棒的目标跟踪。文章提出基于颜色和LBP多特征mean shift跟踪方法,使跟踪结果不再过分依赖某一特征,增强了对背景变化、目标大范围运动的鲁棒性。; 李菊余烨戴欢李克清苏勇刚曹明伟; 关键词：局部二值模式直方图巴氏距离

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苏勇刚