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摘要:
提出了一个适用于动态背景的基于颜色和纹理的背景模型.这个概率背景模型不仅考虑了传统目标检测中的时域相关性(背景减除等),也考虑了在动态场景中大量存在的空间相关性(方块纹理等),使得在动态背景中依然得到准确的运动目标检测.首先应用混合高斯概率模型和LBP纹理模型计算当前像素的颜色前景概率值,然后应用数据融合算法D-S证据理论.进行决策层级上信息融合得到当前像素隶属于前景的概率值,提高了前景判别的准确性.实验证明,上述算法能够在一般目标检测特别是动态场景下的检测中取得良好的效果.
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内容分析
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文献信息
篇名 混合高斯模型和LBP纹理模型相融合的背景建模
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 目标检测 混合高斯模型 LBP纹理模型 D-S证据理论
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 42-44,57
页数 分类号 TP311
字数 3296字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-757X.2010.10.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡福乔 上海交通大学电子信息与电气工程学院 45 585 15.0 22.0
2 刘泉志 上海交通大学电子信息与电气工程学院 1 16 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
目标检测
混合高斯模型
LBP纹理模型
D-S证据理论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28091
论文1v1指导