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1. 一种新的车牌定位与倾斜校正方法

王国良梁德群

计算机应用

摘要（1604）

PDF （476KB）（1839）

为了在不同条件下对车牌进行定位与倾斜校正，提出了一种基于字符特征匹配的车牌定位与倾斜校正方法。该方法考虑到我国车牌首位字符为汉字的显著特征，利用标准车牌汉字库，采用特征匹配对车牌中的汉字进行定位。由于汉字在我国车牌中的位置严格固定，因此，对汉字的成功定位，也就实现了对整个车牌的定位与倾斜校正。对不同背景、不同光照条件下的车牌进行大量实验，结果表明该方法能够准确地进行车牌定位与倾斜校正，具有良好的鲁棒性。

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2. 基于区域与光照不变性的运动阴影检测算法

王国良梁德群王演王彦春

计算机应用

摘要（1677）

PDF （811KB）（1270）

在户外的视频监控系统中，运动目标的阴影降低了系统对目标识别与跟踪的能力。传统的基于像素的阴影检测算法易受噪声的影响。为了提高阴影检测算法的准确性,提出了一种基于区域与光照不变性的运动阴影检测算法。该算法从阴影的物理特性出发,考虑了区域内像素的总体特征。将运动区域采用EM聚类算法进行分块,对其中的小块向邻近的大块进行合并。对其中的每一块，根据阴影区域和相对应的背景区域之间的光照不变性进行阴影检测。实验结果表明，该算法能够很好地抑制噪声，准确地检测出阴影，明显比基于像素的算法有效。

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3. 基于分箱核密度估计的非参数多模态背景模型

王国良梁德群王新年王彦春

计算机应用

摘要（1700）

PDF （465KB）（885）

提出了一种用于检测运动目标的非参数多模态背景模型。该模型采用分箱核密度估计算法从训练图像序列中得到背景的密度函数。分箱核密度估计算法利用基于网格数据重心的分箱规则，很好地提取了训练图像序列的关键信息,避免了采用全样本数据点的重复计算, 大大提高了运动目标检测算法的实时性。通过与全样本算法进行对比，发现该背景模型在运动目标检测中的有效性，可用于户外的实时交通监控系统。