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图像分割中GMM的高效实现

摘要

背景识别是图像处理中非常重要的特征。从前景检测背景是一种独特的技术，在军事、交通监控、视频监控等领域有着广泛的应用。这种分离可以通过背景减法实现，但它们不是那么有效。最常用的方法是统计模型和GMM。其中统计模态不适用于物体重复运动的多模态背景。本文的主要目的是利用高斯混合模型(GMM)和背景识别算法进行背景与前景的分离，并利用Mat lab和Cadence工具设计soc，从而获得较高的精度和更低的功耗。

Sabhavat Anitha, K.Jeevan Reddy

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