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安康学院电子与信息工程学院电子信息技术研究中心

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研究主题：贝叶斯模型背景信息高斯混合模型信息优化目标检测

研究学科：自动化类

被引量：0H指数：0WOS: 1 北大核心: 1 CSCD: 1

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基于背景评估的贝叶斯模型显著性检测: 1; 《计算机与现代化》安康学院电子与信息工程学院电子信息技术研究中心;天水市绿色催化专家智库办公室文雅宏巨琛出版年：2021; 国家自然科学基金资助项目(61801005);安康学院校级基金资助项目(2019AYQJ03);陕西省教育厅基金资助项目(21JK0468)。; 针对自然图像中,复杂背景信息对显著性目标检测的影响,提出一种利用背景信息进行预测和贝叶斯模型选择优化的显著性检测方法。首先,为了提取完整的先验信息,根据背景信息与图像边界的连通性,以及对图像边界是否为背景进行评估来生成先...; 关键词：显著性检测背景贝叶斯模型凸包

基于背景信息优化的显著性目标检测: 2; 《计算机科学与应用》安康学院电子与信息工程学院电子信息技术研究中心文雅宏出版年：2021; 自然图像中的背景包含了丰富的信息,在进行显著性目标检测时,如果处理不当,会影响检测结果的准确性。为了减少背景对检测的影响,本文结合背景信息特征提出了一种相邻像素优化的图像显著性目标检测方法。首先提取背景的统计信息和结构信...; 关键词：显著性目标检测背景信息保边平滑滤波器

基于对称Kullback-Leibler散度的点集配准方法: 3; 《激光与光电子学进展》安康学院电子与信息工程学院电子信息技术研究中心杨小艳出版年：2020; 国家自然科学基金(61801005);安康学院高层次人才项目(2018AYQDZR01);安康市科技计划项目(2018Ak02-12)。; 提出一种基于SKL (Symmetric Kullback-Leibler)散度的点集配准算法,将点集中的每一个点表示成一个高斯分布,高斯分布包含点的位置信息和周围点的影响大小信息。将整个点集建模为一个高斯混合模型(GM...; 关键词：图像处理点集配准对称Kullback-Leibler散度高斯混合模型图像配准

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