混合高斯模型的自适应前景提取

摘要：

复杂场景下的运动前景提取是计算机视觉研究领域的研究重点.为解决复杂场景中的前景目标提取问题,提出一种应用于复杂变化场景中的基于混合高斯模型的自适应前景提取方法.该方法可以对视频帧中每个像素的高斯分布数进行动态控制,并且通过在线期望最大化(EM)算法对高斯分布的各参数进行学习,此外每个像素的权值更新速率可根据策略进行调整.实验结果表明,该方法对复杂变化场景具有较好的适应性,可有效、快速地提取前景目标,提取结果具有较好的查准率和查全率.

关键词：混合高斯模型、前景提取、背景建模、动态控制

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展规划项目2011CB302903;国家自然科学基金项目61272084,61202004;江苏省高校自然科学研究重大项目11KJA520002;江苏省科技支撑计划社会发展项目BE2011826;高等学校博士学科点专项科研基金资助课题20113223110003,20093223120001;中国博士后科学基金资助项目2011M500095

在线出版日期：2014-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1620-1627