基于多阈值PCNN的运动目标检测算法
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.
运动目标检测、脉冲耦合神经网络、多阈值、简化最大熵、学习率
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
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
2009-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
739-741
