简介:对含有动、静态背景的稳定图像处理时,对比了主成分追踪鲁棒主成分分析法(RPCA)、贝叶斯鲁棒主成分分析法(BayesianRPCA)和高斯混合模型的鲁棒主成分分析法(MoG-RPCA),3种方法对静态背景下的前景提取都较为完整.而动态背景下只有BayesianRPCA和MoG-RPCA提取出了完整的前景目标,但是BayesianRPCA计算速度很慢,且不能够处理复杂噪声.所以MoG-RPCA模型更具有对复杂噪声的适应性,动、静态背景情况下均提取出精度较高的前景目标,且具有较快的计算速度.当图像不稳定时,采用改进的MoG-RPCA模型对非稳定拍摄的抖动视频进行前景目标提取,并在第197帧抖动图像中清晰地提取出显著前景目标,且运算速度较快.在为了快速找到目标出现的帧时,对高斯混合模型背景差分法进行改进,利用K-means聚类算法快速得到聚类中心点,然后作为高斯混合模型背景更新时的初始化均值参数,从而提高在复杂场景下前景目标的检测精度.对于多角度追踪任务,不同角度、近似同一地点的多个监控视频图像中前景目标的提取,可采用跨摄像头视角跟踪结果融合的方法,然后对目标进行匹配.
简介:一、近年来全省行政政法财务工作取得很大成绩(一)理财观念不断更新。随着社会主义市场经济体制的完善和公共财政框架的建立,各级行政政法财务管理部门进一步解放思想,更新观念,在创新理财思路、完善管理机制方面迈出了可喜步伐。一是公共财政的观念进一步深化。行政政法支出多属消费性支出,在清理规范支出范围过程中,过去我们考虑更多的是压缩和控制。近几年来,尤其是党的十六届四中全会以来,各级对保障行政政法支出的重要性有了更加深刻的认识,工作中既算经济账又算政治账,对重点支出舍得出政策、拿大钱,理财观念实现了由压到保的转变。二是依法规范理财的观念更加牢固。适应建设阳光财