傳統的目標檢測方法
傳統的目標檢測方法也稱為基於手工特征的目標檢測方法 基於手工特征的目標檢測方法 = 手工特征 + 機器學習方法 三種手工特征 Haar特征、HOG（梯度直方圖特征）、LBP（局部二值模式特征） 圖 1給出了三種手工特征模板。LBP特征（局部二值模式）如圖 1（a）所示，模板中心周圍的像素值 ...
原文：傳統目標檢測方法的比較
適用范圍 優點 缺點 幀 差 法 攝像頭固定場景 實時性要求高 目標的信息要求不高 對運動目標敏感 計算簡單 檢測速度快 實時性高 光線變化快時，算法失效 緩慢運動和背景顏色一致時不能提取出特征像素點 相鄰幀之間目標重疊部分不能檢測來 背 景 減 除 法 攝像頭固定 實時性要求不高 目標信息要求高 速度快，檢測准確，易於實現， 能夠達到實時檢測視頻中運動物體的要求 輪廓完整，信息豐富 外界光照的 ...
2017-12-16 16:52 0 4675 推薦指數：
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