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在经典的基于混合高斯模型减背景算法的基础上,在脉冲耦合神经网络(PCNN)对前景和背景的分割过程中,运用了多阈值思想,其迭代次数由简化的最大熵准则决定,并且提出了一种新的模型学习率。经过实验证明,该算法在检测能力、抑制噪声、稳定性等方面得到了较好的改进。
基于多阈值PCNN的运动目标检测算法
【摘 要】
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在经典的基于混合高斯模型减背景算法的基础上,在脉冲耦合神经网络(PCNN)对前景和背景的分割过程中,运用了多阈值思想,其迭代次数由简化的最大熵准则决定,并且提出了一种新的模型学习率。经过实验证明,该算法在检测能力、抑制噪声、稳定性等方面得到了较好的改进。
【机 构】
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兰州大学信息科学与工程学院中国华阴兵器试验中心
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2009年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60572011),, 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-06-0900),, 甘肃省自然科学基金资助项目(0710RJZA015)
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