基于视觉显著性检测的宿舍防盗监控系统设计

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本文运用超复数傅里叶变换(HFT)模型对相同时间间隔的若干帧宿舍视频图像进行处理获得显著区域,再利用脉冲耦合神经网络(PCNN)的时间签名进行特征提取,可以获得一维时间序列。最后将时间序列与原有数据库数据对比,如果匹配则继续处理下一帧视频图像,若不匹配则开启报警系统。实验证明效果良好,可扩展性强。
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