基于记忆的混合高斯背景建模

摘要：

混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,被认为是最好的背景模型之一.然而,它不能解决场景中存在的突变,如门的打开/关闭等.为解决此类问题,受人类认知环境方式的启发,本文将人类记忆机制引入到背景建模,提出一种基干记忆的混合高斯模型(Memory-based GMM,MGMM).每个像素都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三个空间的传输和处理.本文提出的基于记忆的背景模型能够记住曾经出现的背景,从而能更快地适应场景的变化.

关键词：背景建模、混合高斯模型、记忆、基于记忆的混合高斯模型、运动目标分割、背景减除

所属期刊栏目：36

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60873163

在线出版日期：2011-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1520-1526