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background estimation
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改进高光谱图像中气体云识别的局部背景估计
使用图像分割和迭代背景估计算法为燃气云层下的各种背景材料创建局部估计，以增加深度学习识别的置信度。
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5 months ago
基于密度估计的异常检测
使用神经密度估计的新型无监督异常检测技术 ANODE，在区分信号区域和旁带处估计概率密度，并将旁带差值插值到信号区域，构建数据对背景的似然比，从而对局部异常的过密度进行广泛敏感。在 LHC 2020 奥林匹克研发数据集上进行实验证明，相对于
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4 years ago
MM
一种具有超像素运动检测的鲁棒背景初始化算法
本文提出了一种基于超像素运动检测的鲁棒背景初始化方法，旨在通过利用空间和时间特征来消除前景对象并生成可靠的背景候选项以实现图像分割。实验表明，该方法在速度方面具有优势，并可在复杂的动态场景下生成最佳结果，从而证明了它对各种挑战的鲁棒性。
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6 years ago
用于监控场景中混杂图像序列的低复杂度静态背景估计算法
针对实际情况中真实背景模型不可用的问题，该篇论文提出了一种低计算和内存需求的用于静态背景估计的顺序技术，并将图像序列进行分块分析，实验结果显示与之前的中值过滤和 “稳定强度区间” 方法相比有较优的背景估计效果，结合前景分割算法可以使前景分割
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11 years ago
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