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基于改进K-均值聚类算法的背景建模方法
杨会锋; 曹洁; 帅立国
2010-12-15
发表期刊电子测量与仪器学报
ISSNISSN:1000-7105
期号2010年12期页码:1114-1118
摘要针对背景差法易受外界环境因素影响的缺点,提出了一种基于改进K-均值聚类的背景建模方法。通过比较任意样本与该像素位置处的子类中心之间的距离,对各个像素的观察值进行聚类,并在聚类过程中逐步确定其类别数。一段时间的学习之后,样本数最多的子类就构成了背景模型。仿真结果表明,该算法即使在运动目标存在的情况下也能准确的提取出实际的背景,而且显著地降低了系统的存储量。
关键词背景差 背景建模 K-均值聚类 背景更新
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收录类别CNKI
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/14363
专题兰州理工大学
计算机与通信学院
作者单位1.兰州理工大学计算机与通信学院
2.东南大学机械工程学院
推荐引用方式
GB/T 7714
杨会锋,曹洁,帅立国. 基于改进K-均值聚类算法的背景建模方法[J]. 电子测量与仪器学报,2010(2010年12期):1114-1118.
APA 杨会锋,曹洁,&帅立国.(2010).基于改进K-均值聚类算法的背景建模方法.电子测量与仪器学报(2010年12期),1114-1118.
MLA 杨会锋,et al."基于改进K-均值聚类算法的背景建模方法".电子测量与仪器学报 .2010年12期(2010):1114-1118.
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