基于优化k均值建模的运动目标检测算法

发布时间：2017-12-08 19:24

  本文关键词：基于优化k均值建模的运动目标检测算法

  更多相关文章： MAGA遗传算法 k均值聚类算法 运动目标检测 聚类中心

【摘要】：在对运动目标检测构建出精准的背景模型的方法中,k均值聚类算法是一种快速且简单有效的划分法,对于大型数据集,可伸缩且高效k均值聚类算法被广泛应用。但是,该算法会对初始聚类中心的变化表现得敏感,聚类中心的变化常会使得算法误差较大。本文将介绍一种对初始聚类中心选择改进法:利用遗传算法能高效地全局搜索出最优解这一特点,克服了k均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点。改进后的遗传算法MAGA能快速地提取出最优初始聚类中心,通过实验仿真总结出基于MAGA的k均值聚类建模精确度比较高,对检测小而多的运动目标存在很大优势。
【作者单位】： 河海大学计算机与信息学院;
【分类号】：TP391.41;TP311.13
【正文快照】： 1引言视觉监控系统是近年来计算机视觉领域的前沿研究方向,在交通状况监控、动态环境中运动目标实时观测、自动导航系统中具有广泛应用前景[1]。计算机视觉技术中一个新的发展方向是智能监控,智能视觉能实现智能监控,其中运动目标检测与跟踪技术是视觉监控系统中的核心部分,具

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本文编号：1267576