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摘要:
复杂背景下的运动目标检测一直是计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题,本文提出一种基于多层背景模型的运动目标检测算法。该算法首先从视频序列的第一帧中提取每个像素的邻域样本,用于初始化背景模型,只需一帧图像即可完成背景模型的初始化;其次,为实现背景模型的自适应更新,引入随机采样技术,随机选取一个不匹配的码字,采用新的背景像素取而代之,避免错误分类的码字长时间驻留在背景模型中;为处理动态场景中多种干扰因素的影响,提出了多层背景模型策略,每个像素经过多层背景模型的逐层验证,保证了背景模型的精确性。实验结果表明,该算法能够有效克服复杂背景下的多种干扰因素影响,且检测率和识别率均高于现有经典算法。
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文献信息
篇名 基于多层背景模型的运动目标检测
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 动态背景 目标检测 随机采样 视频监控 像素分类器
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2126-2133
页数 8页 分类号 TP391
字数 5015字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.09.016
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 余烨 合肥工业大学计算机与信息学院 24 256 9.0 15.0
2 曹明伟 合肥工业大学计算机与信息学院 11 163 6.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态背景
目标检测
随机采样
视频监控
像素分类器
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