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基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法 |
周建英 吴小培* 张超 吕钊 |
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 合肥 230039 |
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A Moving Object Detection Method Based on Sliding Window Gaussian Mixture Model |
Zhou Jian-ying Wu Xiao-pei Zhang Chao Lü Zhao |
Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing Anhui University, Hefei 230039, China |
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摘要 在复杂场景下,传统混合高斯模型能较好地检测出运动目标,但随着时间的推移,模型参数收敛缓慢且难以适应场景中真实背景的实时变化,从而导致运动目标的错误检测率增加。该文利用滑动窗技术的短时历史记忆特性,提出一种新颖的基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法,该方法弥补了传统混合高斯背景模型不能及时形成新背景的缺点,提高了运动检测的完整性,并进一步降低了算法对场景光照变化的敏感性。多场景下的对比实验结果表明,该方法能更准确、完整地检测出运动目标并具有更好的环境适应性。
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关键词 :
运动目标检测,
滑动窗,
混合高斯模型,
背景模型
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Abstract:在复杂场景下,传统混合高斯模型能较好地检测出运动目标,但随着时间的推移,模型参数收敛缓慢且难以适应场景中真实背景的实时变化,从而导致运动目标的错误检测率增加。该文利用滑动窗技术的短时历史记忆特性,提出一种新颖的基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法,该方法弥补了传统混合高斯背景模型不能及时形成新背景的缺点,提高了运动检测的完整性,并进一步降低了算法对场景光照变化的敏感性。多场景下的对比实验结果表明,该方法能更准确、完整地检测出运动目标并具有更好的环境适应性。 |
Key words:
运动目标检测
滑动窗
混合高斯模型
背景模型
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收稿日期: 2012-11-12
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基金资助: 安徽省科技攻关强警专项(1101b0403030),国家自然科学基金(61271352)和中国科学院上海微系统与信息技术研究所横向项目资助课题 |
通讯作者:
吴小培
E-mail: IIP_HCIAHU@163.com
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引用本文: |
周建英, 吴小培, 张超, 吕钊. 基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(7): 1650-1656.
Zhou Jian-Ying, Wu Xiao-Pei, Zhang Chao, Lv Zhao . A Moving Object Detection Method Based on Sliding Window Gaussian Mixture Model. , 2013, 35(7): 1650-1656.
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链接本文: |
http://jeit.ie.ac.cn/CN/10.3724/SP.J.1146.2012.01449 或 http://jeit.ie.ac.cn/CN/Y2013/V35/I7/1650 |
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