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杨礼

作品数:3 被引量:9H指数:2
供职机构:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光学系统先进制造技术重点实验室更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金吉林省自然科学基金吉林省科技发展计划基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇视频
  • 2篇动目标
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇特征提取
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇分类器
  • 1篇动目标检测
  • 1篇运动目标检测
  • 1篇智能监控
  • 1篇智能视觉
  • 1篇智能视觉监控
  • 1篇视觉监控
  • 1篇视频流
  • 1篇视频运动
  • 1篇视频运动目标
  • 1篇特征提取与分...
  • 1篇滤波
  • 1篇目标跟踪

机构

  • 3篇吉林大学
  • 1篇北华大学
  • 1篇黑龙江大学
  • 1篇中国科学院长...

作者

  • 3篇杨礼
  • 2篇于哲舟
  • 1篇黄岚
  • 1篇李江春
  • 1篇浦铁成
  • 1篇杨斌
  • 1篇周栩
  • 1篇邢吉生
  • 1篇牛国成
  • 1篇尚祖飞

传媒

  • 1篇吉林大学学报...
  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2010
  • 1篇2009
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于视频目标检索的图像特征提取与分类识别
“基于视频目标检索的图像特征提取与分类识别”是计算机视觉领域的研究热点,它可应用于网络监控,能够模拟人来完成对监控对象的分析与理解。本文将研究的重点放在对前景目标的特征提取与描述的基础上,进一步对物体进行分类及其行为的分...
杨礼
关键词:智能监控特征提取支持向量机分类器
文献传递
基于视频流的目标检测反馈模型被引量:3
2009年
为了增强智能视觉监控系统的实时性,提出了一种反馈模型。首先采用基于混合高斯模型的减背景算法进行运动目标检测;然后采用Kalman滤波算法进行运动目标跟踪;进而提出了一种反馈模型,将跟踪阶段Kalman滤波的状态预测值反馈到检测阶段的减背景操作中来约束目标检测的有效范围。最后将本文方法(采用反馈模型)与一般方法(未采用反馈模型)进行了对比实验,结果表明,本文方法具有良好的目标检测与跟踪效果,在不影响准确性的前提下,显著降低了运算量,增强了系统的实时性,对于智能视觉监控系统的现实应用具有重要意义。
于哲舟李江春周栩杨斌杨礼黄岚
关键词:智能视觉监控运动目标检测目标跟踪混合高斯模型KALMAN滤波
支持向量机在视频运动目标分析中的应用被引量:4
2013年
提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法.先将支持向量机引入分析视频运动目标中,再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类.该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标,获取目标的形状特征和运动特征,再利用支持向量机对样本数据进行训练,得到最优决策函数.实验结果表明,利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、有效.
邢吉生杨礼尚祖飞浦铁成牛国成于哲舟
关键词:支持向量机视频运动目标特征提取分类器
共1页<1>
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