空间约束混合高斯运动目标检测

摘要：

目的 针对传统混合高斯模型前景检测运算量过大问题,提出一种基于空间约束的混合高斯前景检测算法.方法 通过快速初始化缩短模型的初始建立过程;采用双重背景模型机制,以自适应背景减法的前景检测结果作为混合高斯前景检测的空间约束条件,降低模型在背景区域的冗余运算;运用多策略自适应模型更新,提高前景检测的准确性.结果 在各种测试场景下,与传统混合高斯法、CodeBook、GMG、偏差均值混合高斯模型(MODG-MM)等算法相比,该算法具有更好的准确率以及4倍以上的处理速度.结论 在固定相机场景下的运动目标检测中,算法能有效提高传统混合高斯法的准确性且具有极高的实时性.

关键词：运动目标检测、混合高斯模型、空间约束

所属期刊栏目：21

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61402218,61272077;江西省自然科学基金项目20142BAB217013;江西省教育厅青年自然科学基金项目GJJ14540;江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金项目TX201304002;National Natural Science Foundation of China61402218,61272077;Natural Science Foundation of Jiangxi Province,China20142BAB217013

在线出版日期：2016-06-12（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：588-594