【摘 要】
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针对利用局部二元模式（LBP）进行背景建模存在模型维数过高、对噪声敏感等缺点,提出一种基于中心对称局部二值模式（CSLBP）的背景建模方法,并应用于运动目标检测.与传统LBP特征相比
【基金项目】
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NSFC-RGC联合基金(60518002);教育部-微软重点实验室研究基金(05071811)资助
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针对利用局部二元模式（LBP）进行背景建模存在模型维数过高、对噪声敏感等缺点,提出一种基于中心对称局部二值模式（CSLBP）的背景建模方法,并应用于运动目标检测.与传统LBP特征相比,使用CSLBP特征进行背景建模,可大幅度降低背景描述的维数,因而大幅度降低处理时间;并且由于其对称性,CSLBP相比LBP具有更强的抗噪能力.实验结果表明,利用CSLBP进行背景建模能有效解决LBP建模带来的维数灾难和噪声敏感问题,无论在检测效果和计算速度上都有较大的提高,能够满足实际应用的要求.
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