记忆随机平均背景差模型在目标检测中的应用

• 作者: 张乾 杨玉成 王林 肖永菲
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 计算机视觉 首帧划分 模式识别 目标检测 背景建模 性能评估 背景差模型
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 44-47,52
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.1-34|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.23.010

摘要

为解决经典背景差方法在运动目标检测过程中由于目标短时间滞留导致漏检问题,提出一种记忆随机平均背景差模型的背景建模方法.在记忆随机平均背景差中,将视频中首帧划分为块,计算连续两帧之差作为初始背景,从当前帧往前随机选择一定帧的均值作为背景,通过当前帧减去背景即可得到运动目标.经在国际公开数据集(SBI)上进行大量实验,验证了设计的精准性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王林	贵州民族大学数据科学与信息工程学院	28	96	5.0	8.0
2	张乾	贵州民族大学数据科学与信息工程学院	19	44	5.0	6.0
3	杨玉成	贵州民族大学数据科学与信息工程学院	5	4	1.0	2.0
4	肖永菲	贵州民族大学数据科学与信息工程学院	2	3	1.0	1.0