运动目标检测的三帧差分和背景消减研究

本文介绍了一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种方法综合利用三帧差分和背景消减来进行运动检测的方法。这种算法在帧差法的基础上,得到完整可靠的运动目标图像。在铁路视频监控系统中主要使用固定摄像机对一固定场景进行监控,因此,图像序列三帧差分方法在智能化铁路视频监控系统中是一种重要的运动目标检测方法。     

出租汽车计价器作弊行为的分析

人们对出租汽车计价器的作弊行为谈论的较多,但归纳起来主要有三种,下面就三种作弊方法作具体分析: 一、利用轮胎作弊 利用轮胎的作弊主要表现为改变出租汽车车辆的特征系数“W”值,“W”值是表示车辆每行驶1km时,输出给连接计价器传感器的软轴的转数,单位为1γ/km。     

基于背景差分的运动目标检测方法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.通过对一组连续视频进行处理,从中得到不含运动目标的背景图像.再利用背景差分的方法提取出运动目标.在确定比较阈值的过程中,一改以往通过实验不断调整的做法,提出了动态阈值的概念,从而增强了检测效果,提高了算法的可实施性.融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测.实验结果表明,通过背景差分与高斯模型相结合的方法,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化,为准确地检测出运动目标提供了必要的基础.     

考试作弊行为博弈分析

从经济博弈的角度对考试作弊行为进行了分析。通过建立作弊行为数学模型,推导得出一个混合策略纳什均衡。     

考试作弊行为博弈分析

从经济博弈的角度对考试作弊行为进行了分析.通过建立作弊行为数学模型,推导得出一个混合策略纳什均衡.     

成人学校考场作弊的原因及对策

成人中专学生基础差异大，学习缺乏压力等因素导致了作弊现象的产生。加强学生教育，大胆地进行教材、教学改革，科学考试，严格考试管理是杜绝考试作弊的 有效措施。     

基于高斯金字塔的运动目标检测

针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法.首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影.背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景.研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响.多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中.     

基于考生在线行为的互抄袭作弊检测算法研究

基于考生在网络考试过程中的行为数据,分析了有抄袭行为和无抄袭行为的学生在考试过程中所记录的各种数据之间的差别;数据主要包括每个学生对每个题目的答题开始时间、答题结束时间、答题时长、答案、答题次数、答案修改次数等;最终发现两个有抄袭嫌疑的学生在答题的时间和答案上具有极高的相似度;通过两个学生答题的时间重叠度和答案的汉明距离两个因素建立模型,证明模型所给出的数值能够反映考生的抄袭嫌疑,具有一定的实践意义。     

基于自适应背景模型的实时人体检测

提出了基于动态信息窗口的自适应背景模型，在此基础上建立人体检测的有效算法。通过实验表明，该方法能够适应变化的背景，具有较强的鲁棒性和较好的实时性。     

基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法

近年来,视频序列图像中的运动目标检测在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等许多领域中的应用越来越广泛.论文提出了一种基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法,该算法采用视频序列中提取的关键帧作为背景,通过关键帧统计平均实现背景更新,结合矩阵像素差分和阈值判定来进行运动目标的检测.通过实验表明,本文提出的方法与典型的背景差检测相比,能够在一定程度上减少噪声的影响,提高运动目标检测的准确度.     

基于背景差分的高速公路运动目标检测算法

针对背景差分法难以适应光照变化频繁且对实时性要求较高的高速公路监控环境的问题,提出一种差分图像自适应阈值确定算法,利用统计学方法对差分图像中目标的灰度值进行快速有效的分类,并将分类界限作为自适应阈值,再利用差分图像的梯度分布辅助判断运动目标的区域.试验结果表明,该算法可以适应不同的监控环境,能准确识别交通目标,且具有较好的稳定性.     

基于栈行为动态胎记的软件抄袭检测方法

软件抄袭检测是软件知识产权保护的关键技术之一。提出了一种新的软件胎记——栈行为动态胎记(stack operation dynamic birthmark,SODB),根据软件在执行过程中函数调用栈的入栈和出栈行为,生成栈深度变化序列标识软件;通过计算不同软件在相同输入条件下栈行为动态胎记的相似性,评估软件功能和执行过程的相似度,判断软件是否存在抄袭。实验中对14种35个版本的开源软件,利用不同编译器、编译条件和混淆工具进行处理,共生成了87个实验样本。试验结果表明本方法可以在缺少源代码情况下,准确识别出存在抄袭的软件,误判率和漏判率仅为6.7%和7%。     

一种基于Surendra背景更新的背景减除运动目标检测方法

针对监控环境下运动物体的检测,提出了基于Surendra背景更新的背景减除的运动目标检测方法.首先对视频图像进行灰度化并去噪,再建立一个可靠的Surendra背景更新模型,由背景消减法得到运动目标图像,最后图像进行二值化并采用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,以消除噪声和背景扰动带来的影响.试验结果表明本文采用的基于Surendra背景更新算法的背景减除的方法,具有较好的实用性.     

复杂动态背景中的人脸检测

针对复杂动态背景中的人脸检测问题，提出了一种基于差影运算和肤色识别的检测算法。该算法首先通过改进的差影运算初步确定人脸区域，然后建立一个人脸肤色模型进一步进行肤色匹配．从而实现由粗到细的人脸检测。实验证明，该算法可以适应不同的光照环境，不受人脸大小和朝向的限制。其运算速度和精度均达到实用要求。     

智能视频分析的车辆异常行为检测方法

针对目前车辆异常行为检测中的检测实时性问题,提出了一种基于智能视频分析技术的车辆异常行为检测方法。车辆出现异常行为时车辆位置变化、速度变化及运动方向变化较大。通过背景差分法检测运动车辆,并采用均值漂移算法跟踪运动车辆,获取车辆位置、速度、运动方向等车辆异常行为判别参数,对3种判别参数的状态函数加权融合检测车辆行为。为验证该算法的有效性,将对真实交通场景中采集的交通视频进行车辆运行状态检测实验。实验结果证明该算法能及时有效地检测出交通场景中的车辆异常行为。     

一种改进的利用背景检测弱小目标的方法

提出一种基于背景检测弱小目标的改进算法.该算法通过双重预测窗,分别用来预测当前像素的背景灰度和真实灰度,不仅能解决传统预测算法的边缘模糊问题,而且适用于双极性目标的检测,运算速度更快,是背景预测算法的一个重要改进.在导弹视频实时跟踪中,检测的可靠性和稳定性要求目标检测算法既要克服边缘模糊问题,又能保证导弹在亮、暗背景下都能正常工作.针对导弹跟踪系统提供的实际图像的试验表明,提出的算法能快速准确地检测出目标.     

一种改进的基于平均背景模型的运动目标检测算法

通过实验仿真分析探讨了基于背景差分法的两种运动目标检测算法(平均背景模型法和codebook 模型法)的性能和存在问题,并在此基础上提出了一种改进的平均背景模型的算法.算法采用当前图像与背景相减后差分图像的灰度直方图进行阈值的选取,同时引进新的背景更新方法,由分割得到的前景图像来控制背景更新的区域,实验结果表明,改进后...     

基于积分通道特征的异常行为检测算法

对视频中的行人异常行为检测问题进行了研究。针对传统行人异常行为检测算法在准确性和兼容性方面的不足,提出一种基于积分通道特征的异常行为检测算法;该算法利用背景分割和行人信息统计的方式,对不同背景下的视频模型进行了建模。结合对行人个体的轨迹分析,对运动个体的位置进行异常行为检测。算法首先对检测区域采取区域划分,然后采用改进的积分通道特征行人检测算法对目标进行检测,最后采取Mean-shift算法对目标进行跟踪。最后的实验数据表明该算法整体性能有所提高。     

基于行为分布的DDoS攻击检测方法

分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击能够在短时间内产生巨量的数据包耗尽目标主机或网络的资源,经过研究发现这些伪造的数据包在一个特定的时间内有着合法数据包所不具备的函数特点。因此,本文提出了行为分布的模型,一旦有可疑流流入服务器,则开始计算这些可疑流的行为分布差异,如果该差异小于一个设定的阈值,则判断有DDoS攻击发生;反之则为合法的数据访问。根据NS-3的模拟实验,证明该模型能够有效的从合法访问中区分出DDoS攻击流,对提前控制DDoS攻击的发生具有重要的意义。     

针对大学生考试作弊行为的探究

当前各个高校都或多或少存在学生考试作弊现象,且屡禁不止。针对此问题长期存在、作弊手段不断更新的现状,探究其存在的根源,除了校方政策制度不健全、惩罚措施不到位等,还有最重要的因素在于学生对作弊行为的错误认识不足。