改进的基于高斯混合模型的运动目标检测算法

• 作者: 李明 赵勋杰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混合高斯模型 运动目标检测 在线K-均值聚类
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 204-206
• 分类号: TP391
• 字数: 3725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.08.060

摘要

针对固定场景视频监控中,由于运动物体在运动目标检测算法初始化时的存在而导致传统的基于高斯混合模型的运动目标检测算法收敛速度慢的问题,提出了改进算法.该改进算法通过采用在线K-均值聚类方法对混合高斯模型进行初始化,提高了算法的收敛速度.同时在模型更新时,通过对匹配准则和新高斯分布生成准则的改进,节约了存储空间.实验结果表明,与传统算法相比,改进算法能够快速、有效地检测运动目标,具有更好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明	苏州大学物理科学与技术学院	101	719	13.0	23.0
2	赵勋杰	苏州大学物理科学与技术学院	40	576	12.0	22.0