【摘 要】
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运动目标检测较为流行的GMM算法在检测运动目标时易出现拖影,目标由运动慢慢静止时易产生误检和漏检,目标分割基于经验阈值.针对上述缺点,融合自适应阈值和区域分割进行改进.
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海现代光学系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170277);上海市教委科研创新重点项目(12zz137)
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运动目标检测较为流行的GMM算法在检测运动目标时易出现拖影,目标由运动慢慢静止时易产生误检和漏检,目标分割基于经验阈值.针对上述缺点,融合自适应阈值和区域分割进行改进.差分法将视频图像分割为变化区域与背景区域,背景区域以固定较小的更新率更新背景模型.对变化区域,融合自适应阈值分割该区域为运动目标和背景显露区,背景显露区以较大的更新率更新,快速恢复拖影,运动目标区域不再为混合高斯模型构建新的高斯成分,克服运动目标融入背景而造成的漏检和误检.实验表明,该算法有很好的适应性,能消除拖影,检测效果、精度和算法速度
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