基于改进高斯混合建模和短时稳定度的运动目标检测算法
传统高斯混合建模方法中前景模型转换为背景模型的风险随着模型权值在一定更新率下的迭代累加而增大,使得传统方法难以有效检测低速运动目标.该文对高斯混合建模中背景匹配失败时生成的前景模型加以利用并引入短时稳定度指标进行综合判断,在深入挖掘前景模型中包含的运动目标信息和像素点级稳定性的基础上实时区分各像素点的状态.多场景下的实验结果表明,该方法对低速目标达到了更高的检出率.
运动目标检测、高斯混合建模、前景模型、短时稳定度
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TP391(计算技术、计算机技术)
安徽省科技攻关强警专项1101b0403030;中国科学院上海微系统与信息技术横向研发基金课题资助
2013-01-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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