改进的Online EM背景减除算法

• 作者: 王炜 金卓军 钱徽 陈鹏
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 背景减除 Dirichlet共轭先验 在线最大似然估计 贝叶斯理论 高斯混合模型 全景图
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: ·人工智能及识别技术·
• 页码范围: 201-202
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.04.072

摘要

为有效提取复杂场景中的运动前景,提出基于贝叶斯理论的Dirichlet共轭先验,结合在线最大似然估计(Online EM)改进基于高斯混合模型参数的背景减除算法.改进算法避免了陷入局部最值,在线自适应地调整高斯个数,并生成运动全景图,实验结果表明,该算法能有效提高前景检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鹏	浙江大学计算机科学与技术学院	54	249	8.0	13.0
2	钱徽	浙江大学计算机科学与技术学院	25	253	8.0	15.0
3	王炜	浙江大学计算机科学与技术学院	32	126	6.0	10.0
4	金卓军	浙江大学计算机科学与技术学院	5	18	3.0	4.0