一种快速鲁棒的视频序列运动目标检测方法

发布时间：2018-07-25 12:40

【摘要】：稀疏表示已经成为运动目标检测的有效方法之一,但其还没有很好地解决目标检测的快速性和鲁棒性.本文基于最大后验概率提出了一种快速鲁棒的运动目标检测模型,并设计了该模型的求解算法.该算法包括两个阶段:在第一阶段利用编码迁移实现稀疏系数的快速求解;在第二阶段基于运动目标的空间连续性结构,利用图切实现目标检测.在多个具有挑战性的图像序列上的实验结果表明,与其他经典运动目标检测算法相比,本文方法在快速性和鲁棒性方面具有较优的性能.
[Abstract]:Sparse representation has become one of the effective methods for moving target detection, but it has not solved the problem of fast and robust detection. In this paper, a fast robust moving target detection model based on the maximum posterior probability is proposed, and an algorithm for solving the model is designed. The algorithm consists of two stages: in the first stage, the sparse coefficients are solved quickly by coding migration; in the second stage, based on the spatial continuity structure of moving objects, target detection is realized by graph cutting. Experimental results on several challenging image sequences show that the proposed method has better performance in terms of rapidity and robustness than other classical moving target detection algorithms.
【作者单位】： 解放军陆军军官学院十一系;解放军陆军军官学院三系;
【基金】：安徽省自然科学基金(No.1508085QF114,No.1608085QF144) 国家自然科学基金(No.61379105) 中国博士后科学基金(No.2014M562535)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2143858