【摘 要】
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针对医学步态分析中的复杂场景下运动目标检测问题,提出了基于贝叶斯决策规则的方法.该方法由变化检测、变化分类、前景目标提取和背景更新四部分组成.变化检测采用自适应阈
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院计算机科学系
【基金项目】
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福建省科技重点项目资助(项目编号:2006H0037)
论文部分内容阅读
针对医学步态分析中的复杂场景下运动目标检测问题,提出了基于贝叶斯决策规则的方法.该方法由变化检测、变化分类、前景目标提取和背景更新四部分组成.变化检测采用自适应阈值法来二值化变化点和非变化点,变化分类基于颜色共生特征向量,采用贝叶斯规则进行决策,前景对象的提取融合了时间差分法和减背景法.针对复杂场景中背景的"渐变"和"突变"情况,提出了不同的背景更新策略.实验表明,该方法在包含有摇动的树枝,或者灯的开关等复杂背景中能准确地提取运动目标,因此可用在医学步态分析的研究中
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