DIGITAL IMAGE STABILIZATION USING A FUNCTIONAL NEURAL FUZZY NETWORK

Chi-Feng Wu; Cheng-Jian Lin

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机译：使用功能神经模糊网络的数字图像稳定

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This study proposes a real-time video stabilization method to eliminate unwanted vibration, preserve the intended movement of camera, and improve the stability of the captured video sequence. The proposed method uses a functional neural fuzzy network to learn the characteristics of different vibrations and then choose the adequate compensation weight for two different methods to calculate the correction vector. Experimental results show that the proposed method has superior performance over other motion compensation methods.

机译：这项研究提出了一种实时视频稳定方法，以消除不必要的振动，保持摄像机的预期移动并提高捕获的视频序列的稳定性。所提出的方法使用功能神经模糊网络来学习不同振动的特征，然后为两种不同的方法选择适当的补偿权重以计算校正向量。实验结果表明，该方法具有优于其他运动补偿方法的性能。

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来源
《International Journal of Innovative Computing Information and Control》 |2013年第1期|99-109|共11页
作者
Chi-Feng Wu; Cheng-Jian Lin;
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作者单位

Department of Digital Content Application and Management Wenzao Ursuline College of Languages No. 900, Mintsu 1st Rd., Kaohsiung 80793, Taiwan;

Department of Computer Science and Information Engineering National Chin-Yi University of Technology No. 57, Sec. 2, Zhongshan Rd., Taiping Dist., Taichung 41170, Taiwan;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
digital image stabilization; neural fuzzy network; functional link neural network;

机译：数字图像稳定;神经模糊网络功能链接神经网络;

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