一种多模型协同的目标提取方法

摘要：

固定摄像机目标提取多以高斯混合模型为背景模型，在检测运动缓慢、间歇停滞的目标时会出现前景目标空洞的问题。为此，提出一种能够适应目标间歇停滞的多模型协同目标提取方法。采用高斯混合模型进行背景学习，通过光线检测模型和场景状态检测模型协同控制背景适时更新，利用阴影检测模型剔除阴影。实验结果表明，与KaewTraKulPong P方法相比，该方法能较完整地提取到目标轮廓，且单帧处理时间较少。

关键词：目标提取、高斯混合模型、光线检测模型、场景状态检测模型、阴影检测模型、背景更新

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”计划基金资助项目2012AA101905。

在线出版日期：2015-05-29（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：254-258,263