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基于马尔科夫网视频图像目标检测跟踪方法研究
引用本文:曹建农,李德仁,关泽群.基于马尔科夫网视频图像目标检测跟踪方法研究[J].测绘科学,2004,29(6):45-49.
作者姓名:曹建农  李德仁  关泽群
作者单位:西安建筑科技大学,建筑学院,西安,710055;武汉大学,遥感信息工程学院,武汉,430079;武汉大学,遥感信息工程学院,武汉,430079
基金项目:国家测绘科技发展基金 , 国家自然科学基金 , 国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:研究了马尔科夫网的概念、方法,分析它在空间数据挖掘中的作用与意义,并以视频图像为例广泛研究以多种粒度(节点数)建立视频图像间的马尔科夫网,通过网络结构分析检测视频图像中的目标差异。研究表明马尔科夫网可以很好地揭示数据间的抽象近邻关系,并且这种网络自身就具有表达知识的意义。

关 键 词:马尔科夫网  目标检测  概率距离  数据挖掘
文章编号:1009-2307(2004)06-0045-05
修稿时间:2004年8月12日

Study on application, approach and concept of DMN in segmentation of images
CAO Jian-nong,GUAN Ze-qun,LI De-ren.Study on application, approach and concept of DMN in segmentation of images[J].Science of Surveying and Mapping,2004,29(6):45-49.
Authors:CAO Jian-nong  GUAN Ze-qun  LI De-ren
Abstract:The paper studies concept and method of DMN, analyses its role in spatial data mining, advances new notion of DMN's grainess, and deeply investigates two score metrics (the maximum posterior probability and minimum builtup entropy) which are used in constructing DMN in order to segment images, and explores two algorithms of global and local hunting within DMN for segmentation of images. The researches and experiments indicate that the DMN may apropos reveal abstract adjacent relations existed in data; and the DMN oneself has capabilities of data mining and showing knowledge. Lastly, we point out future works of its application and continue studying.
Keywords:DMN  gvainess  coexist matrix  maximum posterior probability  minimum builtup entropy  spatial data mining
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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