【摘 要】
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与传统背景减除建模算法相比,视频背景提取算子（VIBE）算法无需估计背景数据的概率分布。所以,不像传统背景减除算法需要一定数量的训练视频帧,具有较小的运算复杂度与较好的精
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥学院电子信息与电气工程系
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与传统背景减除建模算法相比,视频背景提取算子（VIBE）算法无需估计背景数据的概率分布。所以,不像传统背景减除算法需要一定数量的训练视频帧,具有较小的运算复杂度与较好的精度,适用于嵌入式实时视频监测。某些场合下,视频流需要适时改变分辨率。然而,传统VIBE算法通常采用固定参数,不同分辨率的视频流,会导致固定参数的VIBE算法的检测精度下降。为此提出一种基于量子蚁群最优（QPSO）参数寻优算法,在初始状态对于视频流进行参数寻优计算,获取相应的最优参数,从而提高VIBE算法的学习能力。实验从定量和定性两个角度
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