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、填空题(每小题3分,共30分)(1)因式分解的一般步骤是:首先观察能不能,然后考虑应用或法,项数为三项以上时,应当考虑.(2)多项式-5ab+15a2bx-35ab3y的公因式是.(3)18a3+1=(12a+1)( )(4)x2-( )+14=( )2(5)若a2+8ab+2m是一个完全平方式,则m=.(6)(x-4)2x+(4-x)2y=(x-4)2( )(7)分解因式x-y+x2-2xy+y2时,宜分为组,它们是.(8)已知mn=12,则(m+n)2-(m-n)2的值是.(9)2y2+3xy-5x2=(2y )(y )(10)x2-mx+ab=(x+a)(x+b),
简介:一、填空题(每小题4分,共32分)1.点(4,-3)关于原点的对称点坐标是.2.反比例函数y=k-2x的图象在二、四象限,那么k的取值范围是.3.一次函数的图象平行于y=3x且经过点(0,-4).那么它的解析式为.4.函数y=x+3+1x+1的自变量取值范围是.5.对于y=kx+(k-2),如果y随x的增大而增大,且它的图象与y轴交于负半轴.那么k的取值范围是.6.二次函数y=3(x+2)2-1当x时,y随x的增大而减小.7.二次函数的顶点坐标为(3,1)且它还经过点(2,-3)那么它的解析式为.8.如果点(a+b,ab)在第二象限.那么点(a,b)在第象限.二、单项选择题(每小题4分,共32
简介:一、财务控制与治理结构:部分与整体的关系现代理论认为,公司是由一系列利益相关者组成的一个契约联合体。这些利益相关者包括股东、债权人、经营者、职工、顾客、供应商、政府等等。而公司治理结构就是用来协调他们之间的利益关系,以保证公司决策的科学化,从而维护各方面利益的一整套正式或非正式的、内部或外部的制度。公司治理结构的功能是配置相关者的权、责、利,这个“权”指的是剩余控制权,即对法律或合同未作规定的资产使用方式作出决策的权利,它决定着剩余收益权,是公司治理的基础。而公司控制权的核心是财务控制权,因为公司财务是对生产经营活动的综合反映,是各方面利益的焦点所在。公司的
简介:[单元目标检测]代数初步知识目标检测1.∨∨∨∨∨;∨∨∨.二、1.6a2cm2,a3cm3;2.8cm;3.x(20-x)cm2;4.y与x的平方差与x、y的积.的商5.0;6.1,(可根据条件求得x=1,y=2);7.a=1;8.48x=1200.三、1.5(a3-b3)-9,2.12(2x-y2)3.3n+1和3n+2,4.(1+4.1×12‰)a,5.1(1a+1b);6.2S(Sx+Sy)千米时,7.(1+10%)(1-5%)a吨,8.n-n4-(n4-5)四、1.x=11;2.x=3;3.x=36;4.x=4.五、1.代数式的值为219,2.原式=3×4-12(
简介:一、填空(1~5小题各3分,6~8小题各4分,9、10小题各5分,共37分)1.按角分类,三角形可分为、和.2.△ABC的边AB=6cm,AC=4cm,则第三边BC的范围是<BC<.图A-13.如图A-1,CD是△ABC的角平分线,AB=AC.若∠A=50°,则∠1=.4.在△ABC中,∠C=90°,AB=13cm,AC=5cm,则BC=cm.图A-25.如图A-2,已知线段AB,用尺规作AB的垂直平分线.(保留作图痕迹)6.等腰三角形的一个顶角比底角小30°,则它与顶角相邻的外角等于.7.如图A-3,在△ABC中,∠C=90°,AC=15cm,AB=25cm,点D是BC中点,则AD=cm.图