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基于时空分布的混合高斯背景建模改进方法
被引量:
11
1
作者
夏海英
何利平
黄思奇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第5期1546-1548,1553,共4页
针对传统的混合高斯模型对动态背景敏感、缓变目标检测不准确等问题,提出了一种基于时空分布的混合高斯建模改进方法。该方法的基本思想是混合高斯背景基于时间分布信息建模的同时,通过随机数生成方法对邻域进行采样,完成像素空间分布...
针对传统的混合高斯模型对动态背景敏感、缓变目标检测不准确等问题,提出了一种基于时空分布的混合高斯建模改进方法。该方法的基本思想是混合高斯背景基于时间分布信息建模的同时,通过随机数生成方法对邻域进行采样,完成像素空间分布的背景建模;同时利用像素历史统计信息和决策融合机制的前景检测方法,实现对静止目标判定以及前景运动目标更精确的提取。最后,将此算法与其他前景检测方法进行对比实验,表明了该算法对动态背景鲁棒性强、缓变目标检测准确的结论。
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关键词
背景建模
空间信息
混合高斯模型
动态背景
前景检测方法
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职称材料
题名
基于时空分布的混合高斯背景建模改进方法
被引量:
11
1
作者
夏海英
何利平
黄思奇
机构
广西师范大学电子工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第5期1546-1548,1553,共4页
基金
广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFBA019278)
广西高校科学预研基金资助项目(2013YB032)
文摘
针对传统的混合高斯模型对动态背景敏感、缓变目标检测不准确等问题,提出了一种基于时空分布的混合高斯建模改进方法。该方法的基本思想是混合高斯背景基于时间分布信息建模的同时,通过随机数生成方法对邻域进行采样,完成像素空间分布的背景建模;同时利用像素历史统计信息和决策融合机制的前景检测方法,实现对静止目标判定以及前景运动目标更精确的提取。最后,将此算法与其他前景检测方法进行对比实验,表明了该算法对动态背景鲁棒性强、缓变目标检测准确的结论。
关键词
背景建模
空间信息
混合高斯模型
动态背景
前景检测方法
Keywords
background modeling
spatial information
GMM
dynamic background
foreground detection algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空分布的混合高斯背景建模改进方法
夏海英
何利平
黄思奇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
11
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