檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "modeling".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="前景偵測"
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高斯混合模型為一普遍的前背景脫離技術,其即時性的模型更新方式可有效地解決動態背景問題。然而建立在即時更新上的背景模型會因長時間的像素變化,使得該模型因錯誤資訊不斷累積而造成前景判別的錯誤,產生了諸如…
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背景濾除(Background Subtraction)演算法是一個相當重要的議題,用來有效率的將前景物件分割出來並供以後續之分析與應用。然而,系統中首先需要建立出良好的背景模型,才能增加前景偵測的…
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在監控系統中,背景濾除是一個相當重要的議題,其方法可以濾除掉背景並擷取出前景物件以利於系統之後的分析,例如物件追蹤、人類行為分析等等。然而,在實際的自然環境下,背景濾除會遭遇到許多問題,其中最常見的…