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上传时间: 2021-03-09
详细说明：在从视频中提取人的区域的应用中，当光照变化或人保持静止时，许多现有方法可能会失去其功效。 为了解决这个问题，我们提出了一种通过构造广义的人体上身模型进行人体区域检测和分割的方法。 该方法主要包括两个主要过程。 首先，通过背景扣除从当前帧中提取前景连接区域，并通过使用支持向量机进行预训练的人体上身模型进行分类，以确定它们是否为人体区域。 其次，当人类区域受到背景污染时，我们将能量函数分配给区域轮廓，并应用能量最小化过程来演化轮廓。 例如，照明条件的变化。 找到最佳轮廓后，我们将更新背景并在下一帧中重复此过程。 这种反馈策略可Swift纠正错误的背景区域并正确提取人的区域。 我们的实验结果表明，该方法具有足够的鲁棒性，可以处理低对比度以及正常情况下的视频。
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