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针对目前指尖检测算法不能同时兼顾检测率和实时性方面的不足,提出一种改进的基于角度检测的实时指尖检测算法.先用背景差和肤色相结合的方法检测出目标手区域,然后提取手区域边缘,再用改进的指尖检测算法检测出候选指尖点,并用聚类算法和凹凸性方法对筛选出的候选指尖进行进一步筛选,最后用一种新的后处理方法对获得的指尖进行排误,以提高指尖的正检率.实验结果表明,该算法在保持较高正检率的基础上,同时具有良好的实时性. 相似文献
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背景建模是运动目标检测的关键环节,提出了基于改进K均值背景建模的方法,并进行前景提取．该算法在HSV颜色空间对视频流的前N帧中的每个像素样本进行K均值聚类学习,K均值聚类的结果用来表示该像素螅背景模型;接着输入的视频流像素与背景模型比较,进行背景、可能前景和阴影的分离,并提出了一种像素相关的选择性背景更新机制;然后利用TOM（Time Out Map）方法来消除鬼影现象．实验结果表明该算法能够很好地对背景进行建模,较精确地提取出运动目标信息,对光照变化具有较强的鲁棒性． 相似文献
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