PCA与自适应阈值相结合的运动目标检测

摘要：

为了实现运动目标的检测,提出使用一种基于自适应阈值和主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)的运动目标检测方法.首先,拍摄一组静态环境下无运动物体的图像以得到PCA使用的变换矩阵.通过变换矩阵,连续的图像可以被映射到变换空间;相反,变换后的图像通过逆变换也可以被还原.通过计算原图像和还原图像之间的欧氏距离,可以实现运动目标的检测.欧式距离大于阈值的图像区域被认为属于运动目标.算法通过阈值的动态调整得到自适应阈值,从而在很大程度上实现对光照等环境条件变化的补偿.实验结果表明,此方法具有较好的鲁棒性和有效性.

关键词：机器视觉、运动目标检测、主成分分析、自适应阈值、视频监控

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6