【摘 要】
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摘 要 提出了一种适合于复杂条件下运动物体视频检测的新方法。首先采用改进的点状相关图法检测出可能存在运动物体的区域，然后对可能存在的运动区域二值化并采用形态学算子去除环境噪音和光线的干扰，精确地确定运动物体的轮廓。大量实验验证了该方法的有效性和实用性。 关键词 目标检测 点状相关图 图像二值化 最小均方根误差 数学形态学 文章编号1002—8331—(2003)04—0120—0
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摘 要 提出了一种适合于复杂条件下运动物体视频检测的新方法。首先采用改进的点状相关图法检测出可能存在运动物体的区域，然后对可能存在的运动区域二值化并采用形态学算子去除环境噪音和光线的干扰，精确地确定运动物体的轮廓。大量实验验证了该方法的有效性和实用性。
关键词 目标检测 点状相关图 图像二值化 最小均方根误差 数学形态学
文章编号1002—8331—(2003)04—0120—03 文献标识码A 中图分类号TPl8
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摘 要 文章提出了一种基于知识的头肩图像中头部图像的提取方法。首先，应用Sobel算子提取图像的边缘并进行二值化；然后根据边缘图像提取头肩图像的边缘；最后依据人脸知识提取头部图像。用实验室人脸图像库的96幅人脸对该方法进行检验。实验结果表明：文章提出的头部图像提取方法具有较好的效果。 关键词 人脸检测 Sobel算子 边缘检测 边界提取 文章编号1002—8331—(2003)0
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