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在許多計算機視覺應(yīng)用中，視頻流中運動物體的檢測是信息抽取分析的第一個相關(guān)步驟。除了能夠?qū)⒁曨l流分割成運動的和背景的部分之外，檢測運動物體為識別、分類和活動分析提供了一個重點，使這些后續(xù)步驟更加有效。提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織方法，該方法廣泛應(yīng)用于人類圖像處理系統(tǒng)和認(rèn)知科學(xué)中。該方法可以處理包含運動背景、漸變光照和偽裝的場景，沒有自舉限制，可以將運動物體投射的陰影納入背景模型中，并對固定攝像機拍攝的不同類型的視頻實現(xiàn)魯棒檢測。我們比較了我們的方法與其他建模技術(shù)和報告的實驗結(jié)果，無論是在檢測準(zhǔn)確性和處理速度方面，對于彩色視頻序列，代表了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的典型情況至關(guān)重要。
和語義描述。我們在這里的重點是檢測階段的一般視覺監(jiān)視系統(tǒng)使用靜態(tài)凸輪時代。在許多計算機視覺應(yīng)用中，視頻流中運動物體的檢測是信息抽取分析的第一個相關(guān)步驟。除了能夠?qū)⒁曨l流分割為前景和背景組件的內(nèi)在有用性之外，檢測運動物體還提供了識別、分類和活動分析的重點，使這些后續(xù)步驟更有效，因為只需要考慮運動像素。
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