【摘 要】
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针对子块级背景建模方法无法保证所提取前景形状的精确性及像素级背景建模方法无法有效处理非平稳场景的问题,提出了一种背景建模分层模型,首先采用文中子块级建模算法得到较为粗糙的背景区域和前景区域,然后利用混合高斯模型对特定图像区域执行像素级的前景提纯或背景模型更新操作,2种不同层次的算法通过非对称前向反馈机制进行级联。实验结果表明,所提分层模型在能够有效处理非平稳场景的同时保证了所提取前景形状的精确性,
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针对子块级背景建模方法无法保证所提取前景形状的精确性及像素级背景建模方法无法有效处理非平稳场景的问题,提出了一种背景建模分层模型,首先采用文中子块级建模算法得到较为粗糙的背景区域和前景区域,然后利用混合高斯模型对特定图像区域执行像素级的前景提纯或背景模型更新操作,2种不同层次的算法通过非对称前向反馈机制进行级联。实验结果表明,所提分层模型在能够有效处理非平稳场景的同时保证了所提取前景形状的精确性,且对光照突变不敏感,建模效果优于级联算法中任一独立算法,而处理时间小于2种独立算法处理时间之和,满足了实
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为减少违反三角形不等式(TIV)对因特网时延空间建模的影响,提出了一种基于空间修复的因特网时延空间嵌入算法S-Vivaldi。S-Vivaldi先对原有的时延空间D进行指数变换修复,获得一个几乎没有TIV的距离矩阵D,再对D采用Vivaldi算法进行坐标嵌入,当需要预测任意2个节点间的时延时,再进行一系列的逆变换。实验表明,该算法在大多数情况下可以显著提高预测精度。
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