【摘 要】
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基于GMM(Gaussian Mixture Model,混合高斯模型)的物体识别基础上,利用GLCM(Gray-level co-occurrence matrix,灰度共生矩阵)及基于GLCM提取的纹理特征来解决当前运动目标检
【机 构】
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上海理工大学光电与计算机工程学院,上海理工大学管理学院,陕西师范大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:面向实时并发数据流的能耗优化的GPU集群可靠处理机制研究(61572325);高等学校博士学科点专项科研博导基金(20113120110008);上海重点科技攻关项目(14511107902);上海市工程中心建设项目(GCZX14014);上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(GCZX14014);上海市一流学科建设项目(XTKX2012);沪江基金研究基地专项(C
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基于GMM(Gaussian Mixture Model,混合高斯模型)的物体识别基础上,利用GLCM(Gray-level co-occurrence matrix,灰度共生矩阵)及基于GLCM提取的纹理特征来解决当前运动目标检测所存在的问题,如动态场景的变化,光照突变及天气变化等。GLCM在局部区域的往复运动具有相对不变性,因此利用这个特点对基于GMM检测的前景进行再判断以解决动态场景的问题,将检测窗口中当前帧和前两帧的GLCM特征值进行比较,如果其GLCM特征值的差值小于给定的阈值,那么可以判断当前
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