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文中提出了一種新的閾值化方法用來在自適應(yīng)背景的應(yīng)用中把運(yùn)動物體從景
物中分割出來。傳統(tǒng)的方法是用一個簡單的閾值來分割物體，但是其中存在一個問
題就是難以取得一個恰當(dāng)?shù)拈撝翟谡`警率和探測率間取得平衡。文中這種新的方法
的提出在減少誤警率的同時避免了失檢，此方法基于閾值滯后的概念，采用多次子
采樣在不同的應(yīng)用層中獲取不同的閾值，在不同的應(yīng)用層中利用不同的分布概率下
的閾值來減少誤警率和失檢率。實(shí)驗(yàn)證明該方法較其他方法分割運(yùn)動物體更為有
效。
物中分割出來。傳統(tǒng)的方法是用一個簡單的閾值來分割物體，但是其中存在一個問
題就是難以取得一個恰當(dāng)?shù)拈撝翟谡`警率和探測率間取得平衡。文中這種新的方法
的提出在減少誤警率的同時避免了失檢，此方法基于閾值滯后的概念，采用多次子
采樣在不同的應(yīng)用層中獲取不同的閾值，在不同的應(yīng)用層中利用不同的分布概率下
的閾值來減少誤警率和失檢率。實(shí)驗(yàn)證明該方法較其他方法分割運(yùn)動物體更為有
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