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设计了基于模糊神经网络的目标本体与阴影的自动分类器,将光谱特征值作为神经网络输入,用遗传算法对网络权值和模糊规则实时更新,并结合图像的空间特性对去除结果进行修正。实验结果表明,应用该方法能有效去除阴影,并可提高行人视频检测的准确率。
行人视频检测中阴影检测与去除方法设计
【摘 要】
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设计了基于模糊神经网络的目标本体与阴影的自动分类器,将光谱特征值作为神经网络输入,用遗传算法对网络权值和模糊规则实时更新,并结合图像的空间特性对去除结果进行修正。实验结果表明,应用该方法能有效去除阴影,并可提高行人视频检测的准确率。
【机 构】
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五邑大学信息工程学院
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2010年19期
【基金项目】
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广东省自然科学基金（8152902001000014）, 广东省高等学校自然科学重点研究项目（05z025）
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