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基于高斯模型和卡尔曼预测的检测与跟踪: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2013年第1期34卷 247-251页; 作者：胡学刚刘忠振重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学系统理论及其应用研究中心重庆400065; 为同时保证运动目标检测与跟踪的稳定性与准确性,提出一种基于高斯模型和卡尔曼预测的检测与跟踪方法。在检测中,先采用分块拼接方式初始化背景,再利用动态权值完成高斯背景模型自适应更新,使得目标检测能够持续有效。在跟踪中,Kalman...; 为同时保证运动目标检测与跟踪的稳定性与准确性,提出一种基于高斯模型和卡尔曼预测的检测与跟踪方法。在检测中,先采用分块拼接方式初始化背景,再利用动态权值完成高斯背景模型自适应更新,使得目标检测能够持续有效。在跟踪中,Kalman滤波器利用目标检测结果完成预测跟踪,并且对观测噪声矩阵进行自适应更新,使得跟踪的稳定性得到加强。实验结果表明,该算法能够良好地保证其有效性。; 来源：详细信息评论

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