基于改进高斯混合模型的自适应前景提取

发布时间：2017-07-28 19:24

  本文关键词：基于改进高斯混合模型的自适应前景提取

  更多相关文章： 高斯混合模型 自适应背景更新 更新率

【摘要】：在复杂场景下的运动前景提取是智能视频监控的基础部分。高斯混合模型是常用的背景建模方法,针对高斯混合模型中模型个数固化导致的无谓的系统开销,提出基于单高斯模型成长的动态个数调整形成的高斯混合模型。对模型的更新率根据场景变化的剧烈程度进行实时改变,能较好适应突发场景、光照的变化。对提取的运动前景进行形态学处理,得到最后的提取目标。实验结果表明,该方法背景建模适应性强,提取前景精度有所提升。
【作者单位】： 武警工程大学信息工程系;
【关键词】： 高斯混合模型 自适应背景更新 更新率
【分类号】：TP391.41;TN948.6
【正文快照】： 0引言 视频监控已渗透到当今社会的方方面面,对个人与公众安全产生了深刻影响。随着计算机视觉及图像处理技术的进步,视频监控正逐步向智能化发展。运动目标检测是智能视频监控的基础部分,对提高监控系统的准确性有着重要影响。 主流的运动前景提取算法有:背景减除法、帧间

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本文编号：585674