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摘 要 ：经典运动对象分割模型需要大量数据训练背景模型,计算量大时间长；模型仅利用时间域中亮度信息的变化作为判断分割的条件,忽略了运动对象本身包含的空域特征.文章针对上述局限提出一种基于特征点检测的核心密度估计模型.该模型通过运动对象的特征点检测,确定运动对象所在区域范围,在目标分割时仅需要训练运动目标区域的背景模型,提高分割质量,缩短计算时间.实验结果验证了该模型的有效性.
关 键 词 ：特征点检测； 核密度估计； 动态对象分割；错误抑制
中图分类号：O212文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2012）09-0010-03
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