基于码书和纹理特征的运动目标检测

摘要：

复杂环境下如何进行鲁棒的运动目标检测是计算机视觉领域热门研究课题.本文提出了一种新的码书和高斯局部二值模式(GLBP)的纹理描述的运动物体检测方法,在线学习构建码书纹理背景模型.首先用码书以类似聚类的方式构建每个像素的码书模型,根据码字的颜色和亮度相似性,将背景像素分布用聚类码字的形式表示出来,同时在模型初始化和运动检测阶段不断更新码字以反映背景变化.然后用单高斯模型来学习背景像素变化的概率,生成GLBP纹理算子,同时在线更新GLBP反映图像空间纹理信息变化.最后融合三个特征将当前帧分割为前景背景两部分.通过实验视频表明本方法在实际视频中取得了较好的鲁棒的效果.

关键词：运动目标检测、码书、高斯局部二值模式、背景模型

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市优博项目YB20081000401；国家973计划2006CB303105,2004CB318110；国家自然科学基金项目60673109

在线出版日期：2011-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：912-918