PCA与自适应阈值相结合的运动目标检测

• 作者: 王思明 鲁永杰
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 运动目标检测 主成分分析 自适应阈值 视频监控
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 目标识别与跟踪
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2015.10.001

摘要

为了实现运动目标的检测,提出使用一种基于自适应阈值和主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)的运动目标检测方法.首先,拍摄一组静态环境下无运动物体的图像以得到PCA使用的变换矩阵.通过变换矩阵,连续的图像可以被映射到变换空间;相反,变换后的图像通过逆变换也可以被还原.通过计算原图像和还原图像之间的欧氏距离,可以实现运动目标的检测.欧式距离大于阈值的图像区域被认为属于运动目标.算法通过阈值的动态调整得到自适应阈值,从而在很大程度上实现对光照等环境条件变化的补偿.实验结果表明,此方法具有较好的鲁棒性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王思明	兰州交通大学自动化与电气工程学院	68	307	8.0	14.0
2	鲁永杰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	3	1.0	1.0