融合多高斯混合模型与Graph Cuts优化技术的目标自动检测方法

• 作者: 刘李漫 田金文 陶文兵
• 来源期刊: 中国体视学与图像分析
• 学科: 工学
• 关键词: 视频监控 运动目标提取 高斯背景建模 图切割
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 图象技术
• 页码范围: 11-17
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

本文将时城信息与空域信息融合,利用Graph Cuts全局最优特性,通过自适应的信息融合策略,提取运动目标.在自动化跟踪系统中,从图像序列提取运动目标信息,是进行目标检测与跟踪的前提.目前,目标信息提取方法包括对视频图像序列的时域和空域进行分析.利用时域信息,可以比较好地提取出目标的运动信息,区分出前景和背景.而把利用空域信息的图像分割技术运用到目标跟踪系统中,也是近年来比较热点的研究问题.本文提出了一种将时域信息与空域信息很好地融合的运动目标检测方法,通过对多高斯混合模型提取的前景信息进行无监督学习,构建似然能量模型,然后通过Graph Cuts优化技术提取目标.从而实现了鲁棒的目标自动检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田金文		248	2531	25.0	36.0
2	刘李漫		4	28	2.0	4.0
3	陶文兵		20	404	9.0	20.0