机译:非参数统计背景建模可实现有效的前景区域检测
Computer Vision Lab., University of Nevada, Reno, USA;
Computer Vision Lab., University of Nevada, Reno, USA;
Computer Vision Lab., University of Nevada, Reno, USA;
Robotics Laboratory, University of Nevada, Reno, USA;
non-parametric density estimation; recursive modeling; background subtraction; background modeling; quasi-stationary backgrounds;
机译:在有限状态机上使用多个非参数背景-前景模型检测静止的前景对象
机译:集成统计背景-前景提取算法和SVM分类器以进行行人检测和跟踪
机译:通过融合从单个图像中提取的前景和背景线索来检测显着区域
机译:用于非目标背景-前景建模的运动目标检测的通用贝叶斯分类器
机译:嵌入式早期视觉技术可进行有效的背景建模和地面探测。
机译:使用地统计过滤和空间中性模型在检测空间群和异常值时考虑区域背景和人口规模:纽约长岛的肺癌病例
机译:非参数统计背景建模可有效检测前景区域
机译:通过参数化建模在不完全表征的彩色非高斯噪声中进行统计/计算有效检测