基于背景更新的运动车辆检测算法研究

在基于视觉的智能交通系统中,运动车辆的检测是最基础也是最关键的步骤。目前运动车辆检测中最常用的方法是背景差分法。该算法的关键在于背景图像的获取,由于背景图像的动态变化,为了有效的对车辆进行检测,需要对背景进行实时更新。因此,提出了一种新的基于像素点灰度值变化的自适应更新背景的算法,该算法在背景变化的情况下,能实时地修正或更新当前背景图像,再结合差分法与阈值化分割出完整的运动目标。通过实验证明了算法的有效性和实时性。     

素因子函数均值分布的性质

利用初等方法和解析方法研究全部素因子函数Ω(n)与k次减法补数函数fk(n)的均值性质,给出一个有趣的渐近公式,完善了全部素因子函数和减法补数函数在数论中的研究与应用．     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

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.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.     

基于对称差分算法的视频运动目标分割

提出一种视频运动目标分割的改进算法, 该算法综合帧间差分算法及背景减算法获得的信息分割运动物体, 利用对称差分算法获得中间帧运动目标的轮廓信息, 以该轮廓的外接矩形为分界, 再对其外部进行动态背景更新处理, 并对其内部进行减背景运算. 实验结果表明, 该改进算法解决了帧间差分算法在运动物体缺乏足够表面纹理时, 易产生空洞和边缘缺失的问题, 具有计算速度快、 抗噪声能力强和分割效果好等优点.     

浅析莫扎特《安魂曲》

《安魂曲》是弥撒曲的一个分支,主要是罗马天主教用于超度亡灵的特殊弥撒。莫扎特临终前创作的《安魂曲》最具代表性。本文通过对莫扎特《安魂曲》的创作背景,过程及曲式结构等要素进行简要阐述,对莫扎特《安魂曲》进行了全方位多角度的分析,为欣赏莫扎特《安魂曲》提供帮助。     

实时背景下的遗撒物体检测研究

在视频智能监控系统中,遗撒物体的检测是一个重要的环节.首先通过建立混合高斯模型实时更新视频序列的背景图像,然后利用背景差分实现对运动目标的检测,最后将检测出的运动物体的重心、面积及轮廓作为参数,用来判断一段时间连续视频序列中参数的不变性,从而检测出遗撒物体.实验结果表明,该方法能准确的检测出遗撒物体,具有很强的可靠性和鲁棒性.     

基于视频的运动目标跟踪算法

为更加准确、 快速地检测与跟踪到运动目标, 将背景差分法和帧间差分法相融合对 CAMSHIFT (Continuously Adaptive Mean-SHIFT)算法进行改进。 首先, 通过背景差分法和帧间差分法相融合确定目标所在 区域, 然后结合 CAMSHIFT 迭代算法实现目标跟踪。 实验结果表明, 该方法改变了传统 CAMSHIFT 算法需手 动选定目标和跟踪窗容易发散的局限性, 并提高了跟踪的准确性与稳定性。     

几种人体运动检测算法的比较研究

为了提高计算机视觉运动人体检测的效果,采用了OGHMs（Orthogonal Gaussian-Hermite Moments）法应用于人体运动检测中,在实现过程中对OGHMs加以简化,对运动图像进行Gaussian平滑处理,并在模块运算后期引入腐蚀运算从而得到更精确的检测效果。分析了时间差分法、背景减除法、光流法等常用的几种运动人体检测算法。通过对现有的实验结果分析比较表明,增加腐蚀作用后的OGHMs法不仅具备常用算法各自具有的一些优点,而且抗干扰能力强,同时还较好解决了计算量大的问题,不需要进行背景重建和更新等步骤,并且检测出的运动信息较多,能较完整、较精确地检测出运动人体。     

基于均值漂移聚类算法的背景重构

针对传统的基于像素点进行背景重构的算法中运算复杂、背景图像失真等缺点,提出了一种基于像素点均值漂移聚类算法的背景重构方法。首先通过变化率的判断省略一部分不存在运动对象的像素点,然后对其余大部分像素点需要通过典型样本点的均值漂移算法迭代运算,最后对结果进行聚类得到背景点值。仿真结果表明,该方法在复杂运动目标视频序列中能够快速、完整地重构背景。     

采用DTW算法和语音增强的嵌入式声纹识别系统

动态时间规整(dynamic time warping,DTW)是一种相对简单成熟的算法,广泛用于语音识别系统中.针对环境噪声对声纹识别系统性能的影响,用信噪比关联谱减及自适应门限端点检测进行抗噪声处理,在此基础上采用DTW算法设计了基于嵌入式ARM9平台的声纹识别实现方案,并给出了带噪环境下的声纹识别实验结果.