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基于自适应背景模型的运动目标检测

发布时间:2017-03-24 14:02

  本文关键词:基于自适应背景模型的运动目标检测,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:针对运动目标检测中背景模型的提取和更新,本文首先提出了基于改进K-均值聚类算法的背景提取方法。该方法给出了动态三元组(DTDG)的概念,并且对每个像素用3个动态三元组进行建模,实现了原始背景的提取。其次,提出了一种新颖的自适应背景建模方法。对每个像素维护一个新的动态三元组,根据像素的动态变化信息决定更新策略,实现了背景的自动更新,可以适应光照的突变、缓变和场景本身的变化。实验验证了该方法的有效性。
【作者单位】: 北京科技大学机械工程学院 北京科技大学机械工程学院 北京科技大学机械工程学院 北京科技大学机械工程学院
【关键词】背景提取 背景建模 K-均值聚类 计算机视觉 动态三元组 自适应背景模型 运动目标检测 聚类算法 像素点 图像序列
【分类号】:TP391.41
【正文快照】: 1引言在许多计算机视觉应用领域,如智能监控、人机交互等,从视频图像序列中实时分割运动目标是一项基本而又重要的环节。现有的运动分割方法可以归纳为3种:光流法[1-2]、相邻帧差法[3-4]、背景减法[5-7]。光流法的优点是能够检测独立运动的对象,不需要预先知道场景的任何信息

【参考文献】

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  本文关键词:基于自适应背景模型的运动目标检测,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:265688

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