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Nan Zhang1, Weifeng Liu1, Xingyu Xia2
1School of Electrical and Control Engineering, Shaanxi University of Science and Technology, Xi'an 710021, China.
这项研究引入了一种新的方法,使用加速强大特征 (SURF) 和M-估计样本共识 (MSAC) 来准确地补偿视频序列中的全球运动. 这种补偿可以提高对动态背景对象检测的准确性.
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