前景提取--PAWCS算法

最新推荐文章于 2020-09-03 16:06:14 发布
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PAWCS

  • Pixel-based Adaptive Word Consensus Segmenter
  • [2015 St-Charles, Pierre-Luc Bilodeau, Guillaume-Alexandre, Bergevin, Robert]
  • paper: A Self-Adjusting Approach to Change Detection Based on Background Word Consensus

code

system

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说明

  • 距离:像素颜色L1距离+像素坐标距离+LBSP海明距离
  • 学习:结合局部其它BW (background word)
  • 更新:随机更新邻域BW
  • 全局词典:消除错误的前景分类
  • 与SuBSENSE算法非常相似，下列参数的物理意义在其中找到图片。
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PBAS（背景建模）
haida2416的专栏
10-10 1816
Pixel-BasedAdaptiveSegmenter（PBAS）检测算法，从思路和框架上看，该算法是结合了SACON和VIBE两个算法的优势，并进行了一些细微的改进而成的，算法在检测性能上优于SACON和VIBE。 创新点： 1).引入控制论的思想，使前景判断阈值和背景模型更新率自适应变化，随背景的复杂程度变化。 2).引入背景复杂程度的度量方法，根据背景复杂程度调整前景判断
机器视觉基础系列四—简单了解背景建模算法
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代码#if _DEBUG #define LOG_MESSAGE(x) std::cout << __FILE__ << " (" << __LINE__ << "): " << x << std::endl; #else #define LOG_MESSAGE(x) #endif
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01-22 318
　　SOBS（self-Organizing through artificial neural networks）是一种基于自组织神经网络的背景差分算法，主要是借鉴神经网络的特性，一个网络输入节点，对应多个中间节点，将背景模型中的一个像素映射到模型的多个位置，并采用了像素邻域空间相关的更新方式，使邻域的信息进一步融入模型中，使得算法具有邻域空间相关性。 算法伪代码 　　 背景模型建立 　...
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