计算机科学 ›› 2004, Vol. 31 ›› Issue (9): 179-182.

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基于贝叶斯网络的运动对象提取

黄向生 王阳生 杨小帆   

  1. 中国科学院自动化所,北京100080 重庆大学计算机学院,重庆400044
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 本文分析利用颜色和运动信息做运动对象提取所存在的两个问题。针对这两个问题,本文引入场景上下文知识和经验知识来辅助提取运动对象。而贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)是不确定性知识表达和推理的重要工具,我们利用它来表达运动对象的场景上下文知识和人们对运动对象的经验知识,并用它来推理运动对象的可能大小、位置和形状。

关键词: 运动对象 贝叶斯网络 不确定性知识 上下文 运动信息 场景 推理 颜色 位置 形状

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