基于贝叶斯生成对抗网络的背景消减算法

摘要：

背景消减是计算机视觉和模式识别的关键技术之一.本文提出一种新的背景消减算法,该算法首先利用中值滤波算法进行背景数据的获取,然后基于贝叶斯生成对抗网络进行训练,利用生成对抗网络的特性,有效地对每个像素进行分类,解决了光照渐变和突变、非静止背景以及鬼影的问题.本文采用深度卷积神经网络,来构建贝叶斯生成对抗网络的生成器和判别器.实验结果表明,本文提出的算法性能在绝大多数情况下优于现有其他算法.本文的贡献在于首次将贝叶斯生成对抗网络应用于背景消减,并且取得了良好的实验效果.

关键词：背景消减、背景获取、贝叶斯生成对抗网络、深度卷积神经网络

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资助基金：国家自然科学基金61533019,91720000资助 Supported by National Natural Science Foundation of China61533019,91720000

在线出版日期：2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：878-890