基于长时间视频序列的背景建模方法研究

• 作者: 丁洁 况立群 宋康康 彭成斌 肖江剑
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 背景建模 长周期视频 背景图描述子 背景检索
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 707-718
• 页数: 12页
• 字数: 9179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c160468

摘要

针对现有背景建模算法难以处理场景非平稳变化的问题,提出一种基于长时间视频序列的背景建模方法.该方法包括训练、检索、更新三个主要步骤.在训练部分,首先将长时间视频分段剪辑并计算对应的背景图,然后通过图像降采样和降维找到背景描述子,并利用聚类算法对背景描述子进行分类,生成背景记忆字典.在检索部分,利用前景像素比例设计非平稳状态判断机制,如果发生非平稳变换,则计算原图描述子与背景字典中描述子之间的距离,距离最近的背景描述子对应的背景图片即为此时背景.在更新部分,利用前景像素比例设计更新判断机制,如果前景比例始终过大,则生成新背景,并更新背景字典以及背景图库.当出现非平稳变化时(如光线突变),本算法能够将背景模型恢复问题转化为背景检索问题,确保背景模型的稳定获得.将该框架与短时空域信息背景模型(以ViBe、MOG为例)融合,重点测试非平稳变化场景下的背景估计和运动目标检测结果.在多个视频序列上的测试结果表明,该框架可有效处理非平稳变化,有效改善目标检测效果,显著降低误检率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	况立群	中北大学计算机与控制工程学院	35	129	7.0	9.0