改进的混合高斯自适应背景模型

• 作者: 张智 朱齐丹 李科 蔡成涛
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混合高斯模型 背景建模 像素过滤 自适应学习率
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 1348-1353,1392
• 分类号: TP391.7
• 字数: 5139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2010.10.013

摘要

混合高斯背景模型是背景建模领域最常用的构建算法,针对该方法在实际应用中的缺陷,提出了2点改进措施:像素过滤方法和按背景演变过程进行划分的自适应学习率方法.像素过滤方法记录某点像素值在一个短时间段内的变化情况,对其进行统计分析,根据均值和方差过滤掉快速运动目标的动态干扰像素,增强算法的鲁棒性;新的自适应学习率方法将背景的形成过程划分为4个阶段,对不同的阶段使用不同的学习率,加速背景的形成和消退.应用改进后的算法在两段街道监控视频中同原算法进行了对比实验.实验结果表明,改进方法在视觉效果上有着显著提高,背景形成迅速、清晰.改进方法增强了算法的抗干扰能力,提高了背景的形成和切换速度,可以作为基础算法应用于相关视觉处理之中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡成涛	哈尔滨工程大学自动化学院	66	358	10.0	15.0
2	朱齐丹	哈尔滨工程大学自动化学院	227	2033	24.0	33.0
3	张智	哈尔滨工程大学自动化学院	61	424	11.0	16.0
4	李科	哈尔滨工程大学自动化学院	10	97	5.0	9.0