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摘要:
针对传统的目标检测算法往往是顺着时间轴方向从过去到现在分析视频序列,而忽略当前帧之后的逆向视频帧信息,对于复杂场景下的背景突变或光照变化的运动目标检测等方面存在不足.提出了基于双向分析的(KGMM)运动目标检测方法.在KGMM模型基础上,加入向后分析建立混合高斯模型,有效解决了较强的背景扰动和环境的复杂变化带来检测效果不好的问题,提高了算法的适应性.向前分析模型与向后分析模型共享一个高斯分布集,减少了高斯分布个数,保证了算法的运行速度.实验结果表明,改进的算法检测效果更理想.
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文献信息
篇名 基于双向分析的KGMM运动目标检测算法
来源期刊 福州大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 混合高斯模型 双向建模 运动目标检测
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 40-44
页数 5页 分类号 TP391
字数 4118字 语种 中文
DOI 10.7631/issn.1000-2243.2016.01.0040
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何建农 福州大学数学与计算机科学学院 46 441 13.0 19.0
2 游佩佩 福州大学数学与计算机科学学院 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
混合高斯模型
双向建模
运动目标检测
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期刊影响力
福州大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2243
35-1117/N
大16开
福建省福州市大学新区学园路2号
34-27
1961
chi
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