带有阴影消除的室内运动人体的提取与跟踪

描述了一种带有阴影消除的对室内运动人体进行提取与跟踪的方法。该方法使用自适应背景减除法初步得到人体区域,在此基础上利用色度的不变性来消除阴影区域的影响,可以对提取出的比较精确的运动人体进行跟踪。

一种具有良好完整性的运动检测与跟踪方法

描述一种具有良好完整性的对运动人体进行检测与跟踪的方法。该方法针对场景的特点对室内无人的背景图像进行单高斯建模,从而初步区分前景区域和背景区域,然后使用了自适应背景减除法得到初步分割出来的人体区域部分并且对背景进行更新,最后使用8领域的方法消除阴影区域,通过这种方法来减小阴影区域对于分割结果完整性和精确度的干扰和影响,从而得到比较精确和完整的运动人体图像,进而对提取出的运动人体进行跟踪。

改进的混合高斯模型及阴影消除方法

为了有效减少运动目标检测中混合高斯模型的计算量和提高阴影消除的准确性,提出了一种选择性地更新混合高斯模型和基于亮度变化消除阴影的方法。首先,在各个高斯分布进行更新之前,先将其权值与不属于背景的高斯分布的比重进行比较,若前者较大,则此高斯分布不更新,反之则更新;然后,在阴影消除时,将亮度的变化程度作为阴影检测阈值的一个因子,以使其随亮度变化自适应地做出调整。最后,将该方法与传统方法在室内外视频条件下进行了实验对比,结果表明该方法的计算时间约为传统方法的1/3,阴影消除更加准确。