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题名应用改进混合高斯模型的运动目标检测
被引量:14
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作者
张燕平
白云球
赵勇
赵姝
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机构
安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第34期155-157,223,共4页
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基金
国家重点基础研究发展规划(973)(No.2004CB318108
No.2007CB311003)
+1 种基金
国家自然科学基金(No.60675031)
安徽省高等学校优秀青年人才基金项目(No.2009SQRZ020ZD)~~
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文摘
在运动目标检测过程中,背景建模对目标提取至关重要,而混合高斯模型是目前背景建模中较流行的方法之一。针对混合高斯模型中存在的不足做了两点改进:(1)混合高斯模型是对各点孤立建模,对于拥有较高的分辨率的图像运算量较大,引入分块建模思想,可以明显提高目标检测的速率而且考虑到像素点之间的空域信息;(2)混合高斯模型对运动目标停留在场景中某一位置停留过长时,会出现将前景转化成背景,以致于产生目标在场景中消失的现象,根据目标在场景中运动与静止的情况,决定是整帧更新还是只更新背景区域。通过实验可以得出,该算法在不影响识别的情况下可以显著地提高运动目标的检测速率,而且可以减少部分噪声,另外也能有效地克服目标转化为背景的情况,从而保持了运动目标出现的连续性。
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关键词
混合高斯模型
分块建模
运动目标检测
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Keywords
Gaussian Mixture Model(GMM)
blocking model
moving-object detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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