差分序列可以在一些场合提供支持信息用于进一步的精确分割。为了减少前景重叠带来的困难，本章和下一章中将利用的是半差分图像序列，为了表达方便，并且不至于引起混淆，以下所提及的差分图像均指半差分图像。另外，差分图像比全前景图像获取更容易，计算相对简单。图6.2全前景图像序列、差分图像序列和半差分图像序列的示例图6.3“走”视频的示例图像......
2023-06-16
表观特征对行为的表征能力比较：差分序列 VS 全前景序列
【摘要】：区域和轮廓是最直接的表观特征。对于一帧图像，从前景区域和轮廓中提取的特征可以表示姿态或姿势。这种方法利用当前帧与背景图像的差分图像中具有较大差值的区域来获取前景。获得了前景图像，之后的首要问题就是什么样的特征可以有效表达行为。本章的目标是对比差分序列中的表观特征和全前景序列中的表观特征对行为的表征能力。
表观特征在行为识别中应用很早。区域和轮廓是最直接的表观特征。对于一帧图像，从前景区域和轮廓中提取的特征可以表示姿态或姿势。一些时间过程的模型可以用来对行为建模，如：HMM，动态时间弯折等[163，164]。
减背景方法是获取前景区域最常用的方法。这种方法利用当前帧与背景图像的差分图像中具有较大差值的区域来获取前景。当然，应用此方法时背景图像的精确性非常关键。复杂场景中，基于高斯混合模型（Gaussian Mixture）的背景估计方法较有效[165，166]。获得了前景图像，之后的首要问题就是什么样的特征可以有效表达行为。Hota等测试了监控视频中的特征，其测试表明，一些表观特征可以有效区分视频中的人和其他物体，如：Hu不变矩（Hu invariant moments）、最小外接矩形（Minimum Bounding Rectangle，MBR）的高宽比、填充率（fill ratio）、周长、一块区域的紧凑性和凹凸性（compactness and convexity）、凸偏差（convex deviation），以及投影直方图（projection histogram）等[152]。Lee等利用曲线演化技术来识别人的外形[167]。Jiang等提出了一种匹配外形序列识别行为的方法[168]。本章的目标是对比差分序列中的表观特征和全前景序列中的表观特征对行为的表征能力。
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2023-06-16
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2023-10-20
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2023-10-20
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PCI/PCIe总线序列简介详细阅读
本章主要讲述在PCI/PCIe总线中，数据传送的“序”与可能出现的死锁。在PCI/PCIe总线中，序与生产/消费者模型密切相关。生产/消费者模型是一种并发协作模型，PCI/PCIe设备使用该模型进行数据传递。在PCI/PCIe总线中，访问“序”的安排必须保证生产/消费者模型的正确运转，这也意味着在PCI/PCIe总线中，数据的传送规则需要与生产/消费者模型一致。而PCI/PCIe总线针对的就是这样的一个通用处理器系统。本章将在第11.3节介绍PCI总线的序，并在第11.4节详细介绍PCIe总线的序。......
2023-10-20
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2023-10-21
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基于文档模板的序列化存储技巧详细阅读
文档模板类将视图类、文档类和框架类捆绑在一起。文档模板将类型信息在注册表中进行注册，使得在双击文档类型的文件时，操作系统根据注册信息找到执行文件启动进程并加载该文档。创建一个工程名为“md”的MDI程序，开发基于文档模板架构的绘图软件。图13-8 创建文档视图架构的程序2）在向导第4步，单击“Advanced”按钮填写文档信息，如图13-9所示。11）修改CRectan类的源文件，编写所有类成员函数的代码。21）在CMdDoc类中修改序列化函数的代码。......
2023-11-25
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