【摘 要】
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针对从动态背景提取前景目标较差的问题,提出了一种基于卷积神经网络的图像前景目标检测方法。首先,基于传统的卷积神经网络构建了特征提取的网络模型,然后利用反卷积和金字
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针对从动态背景提取前景目标较差的问题,提出了一种基于卷积神经网络的图像前景目标检测方法。首先,基于传统的卷积神经网络构建了特征提取的网络模型,然后利用反卷积和金字塔池化,解决了传统卷积神经网络VGG-Net只能对整张图片分类以及只能输入固定尺寸图象的缺陷。针对R-CNN和SPP-Net网络模型提出了一种优化的boundingbox选择方法,使得对检测目标的定位更快更准确。在实际应用中,能够获得更好的前景目标检测效果,为后续的视频分析任务的研究提供了更好的条件。
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