一种基于反馈信息的视觉图像背景建模方法

• 作者: 倪广魁 孙志伟 李海涛 高明亮
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 静止前景 多目标跟踪 目标分类 反馈信息
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3424字
• 语种: 中文

摘要

高斯混合模型已经广泛应用于视觉图像的运动目标提取.但传统高斯混合模型存在静止前景融入背景的问题.为了解决这个问题,提出了一种特定场景下基于反馈信息的背景模型更新改进算法.首先采用基于形状特征的目标分类器将前景目标识别为行人和车辆,然后通过多目标跟踪判断目标是否静止,进而将前景目标识别为静止行人,运动行人,车辆三种模式,最后将跟踪与分类的结果与高斯模型的更新相结合,根据分类后反馈的信息对不同的分类区域采取不同的学习率更新.实验结果表明,该方法能够有效地解决特定场景中前景融入背景的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海涛	山东理工大学电气与电子工程学院	31	176	6.0	13.0
2	高明亮	山东理工大学电气与电子工程学院	25	184	5.0	13.0
3	孙志伟	山东理工大学电气与电子工程学院	10	22	2.0	4.0