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医学步态分析中的复杂场景下运动目标检测技术 总被引：1，自引：0，他引：1
针对医学步态分析中的复杂场景下运动目标检测问题,提出了基于贝叶斯决策规则的方法.该方法由变化检测、变化分类、前景目标提取和背景更新四部分组成.变化检测采用自适应阈值法来二值化变化点和非变化点,变化分类基于颜色共生特征向量,采用贝叶斯规则进行决策,前景对象的提取融合了时间差分法和减背景法.针对复杂场景中背景的"渐变"和"突变"情况,提出了不同的背景更新策略.实验表明,该方法在包含有摇动的树枝,或者灯的开关等复杂背景中能准确地提取运动目标,因此可用在医学步态分析的研究中. 相似文献
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人的步态分析在计算机视觉领域近年来倍受关注.但是,到目前为止,对于人的步态分析只考虑了利用步态对人的身份进行识别的应用.而从另一个角度来分析步态,可以将步态作为一种分析人的身体健康状况的方法,应用到医学步态分析中,作为一种科学的异常步态检测方法.我们将人的异常步态与人的正常步态区分开来,将步态识别的多类问题化为两类问题,应用到生物医学领域中.基于变化信息的步态识别算法,经实验,结果表明该算法拥有较高的识别率和较低的计算代价,同时选择的特征向量对于摇晃的,蹒跚的和摔倒等非正常步态都能够稳定的检测出来,能够很好的应用于生物医学领域. 相似文献
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