该方法在进行概率密度估计时，采用非参数统计学中的核估计法（Kernel Density Estimate）替代NBA方法中的最近邻法(Nearest Neighbor)，不仅有效地提高了原方法在多维空间内进行密度估计的准确性，并且大大降低了算法的复...
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In moving object detection aspects, aiming at background subtraction, analyses and studies on usual background modeling method, and a kernel density estimate background modeling based on key frame sampling scheme is proposed.
在运动目标检测方面,针对背景差分法,对常用的背景建模方法进行了分析研究,并提出了一种基于关键帧采样机制的核密度估计背景建模算法。
参考来源 - 视频监控系统中运动目标检测算法的研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
A new fast algorithm was presented to accelerate the computation of mutual information of images based on kernel density estimate.
针对基于核密度估计的图像互信息估计法运算量很大的问题，提出了一种快速互信息估计算法。
A new background model of non-parameter kernel density estimate was presented on the basis of abundant study on algorithms of moving object detection.
在充分研究现有运动目标检测算法的基础上，提出了一种新的非参数核密度估计背景模型。
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