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用于步态识别的行人轮廓提取

             

摘要

采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型,通过原始图像和背景模型差分获得前景图像,再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作,为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法,总结出Kapur熵阈值选取法的优越性.

著录项

  • 来源
    《应用科技》 |2012年第2期|19-25|共7页
  • 作者

    佘艳; 赵玥; 贲(睍)烨; 李阳;

  • 作者单位

    顺德职业技术学院电子与信息工程系;

    广东 顺德 528333;

    哈尔滨工程大学自动化学院;

    黑龙江哈尔滨 150001;

    哈尔滨工业大学交通科学与工程学院;

    黑龙江哈尔滨 150090;

    一汽轿车股份有限公司;

    吉林长春 130011;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    步态识别; 轮廓提取; 背景更新; 二值化;

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