基于加权核密度估计的自适应运动前景检测方法

摘要：

为解决监控视频背景初始化过程中前景干扰的问题,提出了一种基于加权核密度估计(KDE)的自适应运动前景检测方法.该方法对时间域变化稳定的像素值进行加权,并利用核密度估计构建背景模型,避免了背景初始化过程中前景的干扰.基于该背景模型,提出了一种新的阈值设定策略.该策略根据前景空间分布的连续性自适应获得前景阈值,填充前景中的“孔”,并更新阈值.实验结果表明:即使场景中存在运动前景,该方法能够在多种场景下获得90％以上的查准率和查全率,其性能优于传统的背景差法.

关键词：背景差、加权核密度估计、自适应阈值

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61134002:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目SWJTU12CX027

在线出版日期：2013-03-07（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：769-775