基于自適應背景模型的實時人體檢測

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基于自適應背景模型的實時人體檢測

韓鴻哲, 王志良, 劉冀偉, 李彬, 韓忠濤

文章導航 > 工程科學學報 > 2003 > 25(4): 384-386

韓鴻哲, 王志良, 劉冀偉, 李彬, 韓忠濤. 基于自適應背景模型的實時人體檢測[J]. 工程科學學報, 2003, 25(4): 384-386. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2003.04.024

引用本文:

韓鴻哲, 王志良, 劉冀偉, 李彬, 韓忠濤. 基于自適應背景模型的實時人體檢測[J]. 工程科學學報, 2003, 25(4): 384-386. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2003.04.024

HAN Hongzhe, WANG Zhiliang, LIU Jiwei, LI Bin, HAN Zhongtao. Real-Time Human Detection Based on the Adaptive Background Model[J]. Chinese Journal of Engineering, 2003, 25(4): 384-386. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2003.04.024

Citation:

HAN Hongzhe, WANG Zhiliang, LIU Jiwei, LI Bin, HAN Zhongtao. Real-Time Human Detection Based on the Adaptive Background Model[J]. Chinese Journal of Engineering, 2003, 25(4): 384-386. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2003.04.024

韓鴻哲, 王志良, 劉冀偉, 李彬, 韓忠濤. 基于自適應背景模型的實時人體檢測[J]. 工程科學學報, 2003, 25(4): 384-386. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2003.04.024

引用本文:

韓鴻哲, 王志良, 劉冀偉, 李彬, 韓忠濤. 基于自適應背景模型的實時人體檢測[J]. 工程科學學報, 2003, 25(4): 384-386. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2003.04.024

HAN Hongzhe, WANG Zhiliang, LIU Jiwei, LI Bin, HAN Zhongtao. Real-Time Human Detection Based on the Adaptive Background Model[J]. Chinese Journal of Engineering, 2003, 25(4): 384-386. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2003.04.024

Citation:

HAN Hongzhe, WANG Zhiliang, LIU Jiwei, LI Bin, HAN Zhongtao. Real-Time Human Detection Based on the Adaptive Background Model[J]. Chinese Journal of Engineering, 2003, 25(4): 384-386. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2003.04.024

基于自適應背景模型的實時人體檢測

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2003.04.024

北京科技大學信息工程學院, 北京 100083

基金項目:

國家自然科學基金(No.69975002)及北京市現場總線及自動化技術重點實驗室開放課題資助課題

作者簡介:
韓鴻哲男,32歲,博士研究生

中圖分類號: TP391
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- 被引次數: 0
出版歷程
- 收稿日期: 2003-05-10
- 網絡出版日期: 2021-08-17

Real-Time Human Detection Based on the Adaptive Background Model

Information Engineering School, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China

摘要: 提出了基于動態信息窗口的自適應背景模型,在此基礎上建立人體檢測的有效算法.通過實驗表明,該方法能夠適應變化的背景,具有較強的魯棒性和較好的實時性.
- 自適應背景模型 /
- 人體檢測 /
- 背景差 /
- 計算機視覺
Abstract: An adaptive background model based on Dynamic Information Window (DIW) was proposed. Using the adaptive background model, an effective human detection approach was presented. Experimental results demonstrated that the method can give a robust estimation of changing background models in real-time.
- adaptive background model /
- human detection /
- background subtraction /
- computer vision

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