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基于前景理论的多属性决策方法研究 评分:

基于前景理论的多属性决策方法研究,邹树梁,武良鹏,对于属性值以直觉梯形模糊数给出的,且状态概率与属性权重皆为区间数的风险型多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策方法。

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2020-01-15 上传 大小:590KB
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关于前景理论的综述

网上探索总结自己归纳的,在前人研究的基础上加以引用然后写成的

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基于前景提取的烟雾识别和运动检测

前景提取、图像缩放、烟雾识别、图像处理、运动检测、目标圈定

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基于python获取视频前景

基于python获取视频前景,经过验证OK的。

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基于视频处理的前景提取

基于OpenCV的Code,对于给定的视频,利用特征提取出前景物体,也可以稍作修改成读取摄像头视频的

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基于高斯的前景检测.rar

基于高斯的前景检测,网上找的代码。VC6.0

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基于监控视频的前景目标提取

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一,能对目标有效的提取是重要而基础的问题,因此本文在此背景下,围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题,研究了关于1)静态背景、动态背景的前景目标提取,能在背景复杂化的条件下,将运动的目标;2)带抖动视频;3)静态背景下多摄像头对多目标提取;4)出现异常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案。问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下,如何对前景目标提取的问题。在题目要求的基础上,通过对附件2中几组视频的分析,我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想,因此采用建立在帧

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基于HTML5的应用前景

HTML5是今年兴起的技术,是未来WEB发展中的重要组成。

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基于背景codebook模型的前景检测

利用opencv实现的基于背景codebook模型的前景检测。

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基于Android平台的ViBe前景检测

在Android平台下实现基于ViBe算法的前景检测,使手机能够利用一帧图像完成初始化建模,并提取后续图像中的前景目标。图片的路径以及名称可根据需要修改。

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基于C++的获取视频前景

经过验证OK!基于C++的获取视频前景!

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基于背景Codebook模型的前景检测算法

基于背景Codebook模型的前景检测算法

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基于改进高斯混合模型的前景检测

基于改进高斯混合模型的前景检测

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基于混合高斯模型的前景目标检测

基于混合高斯模型的前景目标检测,代码已调通,只需把读入的文件名称改成相同路径下自己的文件名即可。

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基于监控视频的前景目标提取matlab

有程序和资料。17年华为杯数学建模D题,针对问题一,在静止背景条件下,提取运动前景目标轮廓,首先处理视频,生成单帧数据,针对不含纯背景帧的视频采用帧间差分法,对含背景帧的视频数据采用背景差分法。两种方法都可以准确提取静止背景下的前景目标轮毂,最后进行形态学的补充处理,达到预期的效果。 针对问题二,分析动态背景每一帧之间都大面积的不同,因此使用帧差法的结果会出现大量的噪点。采取混合高斯模型(GMM)对动态的背景进行建模,采用一定帧数的图像来训练模型,从而实现实时更新的背景模型,过滤掉背景变化对目标提取的影响,可以准确提取前景目标。 针对问题三,考虑摄像头抖动造成图像的变化,因此考虑首先去抖动,对

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基于背景_前景分离模型的图表手绘信息识别

基于背景_前景分离模型的图表手绘信息识别.pdf

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应用前景广阔的压缩传感理论综述

在传统采样过程中, 为了避免信号失真, 采样频率不得低于信号最高频率的2 倍. 然而对于数字图像、视频的获取, 依照香农(Shannon) 定理会导致海量采样数据, 大大增加了存储和传输的代价. 近年来, 一种新兴的压缩传感理论为数据采集 技术带来了革命性的突破, 得到了研究人员的广泛关注. 压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构, 能通过数值 最优化问题准确重构原始信号. 压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样, 在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领 域有着广阔的应用前景. 本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用, 并对其研究前景进行了展望.

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基于高斯混合背景建模的前景检测算法

自己写的基于混合高斯背景建模的运动目标检测算法,没有利用opencv本身封装的GMM函数。

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基于LBSNS的社交传播模式及其前景分析

文章介绍了基于位置的服务计算,为社交网络未来模式提供了新思路

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视频前景提取(基于opencv的运动物体检测)

基于opencv+vs2008的视频前景检测,对于视频监控领域是很好的小demo

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论文研究-视频监控中基于GMM的前景提取的实现 .pdf

视频监控中基于GMM的前景提取的实现,李婷,徐华中,实现了视频监控中对运动前景的自适应的提取,为监控系统中下一步的目标识别和跟踪提供了良好的基础。主要采用了混合高斯模型对监

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