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为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率, 提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像, 保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复, 重建出张量的低秩部分与稀疏部分, 实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明: 在晴天条件下, APG-TR算法的平均正确率为91.4%, 在雨、雾天气条件下, 正确率分别为86.4%、85.2%, 相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性, 在智能交通领域中具有广泛的应用前景。 相似文献
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提出了利用角点信息提取嘴唇特征的方法.在可变形模板的框架下,利用以前方法中没有用到的角点信息,提出了基于角点信息的能量函数.该能量函数能够更为精确地反映嘴角点和牙齿区域的特征,跟踪嘴唇的变形.实验结果表明,该方法能更鲁棒地提取嘴唇轮廓特征. 相似文献
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