基于自适应学习率的背景建模方法

• 作者: 李伟 殷伟良 陈临强
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 学习率 目标检测 匹配 背景差分
• 年，卷（期）: 2011,（15）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 187-189
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3626字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.15.059

摘要

针对高斯混合模型中均值和方差的学习,提出基于自适应学习率的背景建模方法.统计每个像素模型被匹配的次数,在线更新学习率.在初始化背景时,分配一个全局的学习率,采用传统高斯混合模型的学习方式;在更新背景时,为每个像素分配一个学习率,采用自适应的学习方式.实验结果表明,该方法与传统高斯混合背景模型相比,有较好的学习能力与稳定性,能提高运动目标检测的正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈临强	杭州电子科技大学图形图像研究所	43	244	7.0	13.0
2	李伟	杭州电子科技大学图形图像研究所	9	79	6.0	8.0
3	殷伟良	杭州电子科技大学图形图像研究所	2	18	2.0	2.0