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基于支持向量机的交通视频人车识别研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出一种静止摄像机条件下车辆和行人的支持向量机(SVM)识别方法。首先根据背景差分法对监控视频中的运动目标进行检测,提取出运动目标的基本轮廓,然后利用数学形态学方法对目标进一步检测处理。用星形向量表示法对运动目标提取8个特征,以及高度、宽度和高宽比作为另外3个特征,通过构造SVM分类器,实现了基于SVM的图像分类和识别。实验结果表明,该方法能够在视频监控中快速准确地对运动的车辆和行人进行检测和分类,平均识别率达到96.97%。  相似文献   
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刘会明 《电子测试》2011,(9):39-42,57
胸片图像增强是计算机辅助诊断的关键之一,更适合医生对病人的观察或机器的分析处理。本文在基于模糊理论的基础上,通过研究经典的Pal和King模糊增强算法中的不足,对胸片图像进行增强处理。提出了一种自适应阈值的广义模糊增强算法。将图像引入广义模糊空间;然后定义一个衡量图像质量标准的参数。改进的算法通过调节参数使图像更加清晰...  相似文献   
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