基于多种类视觉特征的混合高斯背景模型

摘要：

Stauffer等人提出的混合高斯背景减除建模技术及其改进算法在真实场景的运动目标检测系统中取得了较好的检测效果且被人们广泛应用.然而,此类方法通常采用单一的颜色视觉特征进行建模.当运动目标的表观颜色和背景场景的表观颜色相近时,检测准确度会大大降低.对于场景亮度条件的突变而引起的前景噪声,即使采用模型更新机制,也不能有效及时的去除.针对这些不足,提出一种基于颜色、边缘和纹理视觉特征的混合高斯建模技术.新的建模特征能够很好的描述背景区域的本质,对前景目标有着非常好的区分力,并且采用准确率和召回率对实验结果进行定量分析.实验分析表明,新算法有效地解决了传统算法存在的问题.同时也为后继的高层视觉分析任务打下了良好的基础.

关键词：多种类视觉特征、混合高斯、离散余弦变换、准确率、召回率

所属期刊栏目：16

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展863计划项目2008AA01Z121,2007AA01Z338;国家自然科学基金项目909Z4026

在线出版日期：2011-07-18（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：829-834