【摘 要】
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针对基于视觉显著性的运动目标检测算法存在时空信息简单融合及忽略运动信息的问题,提出一种动态融合视觉显著性信息和运动信息的运动目标检测方法。该方法首先计算每个像素
【机 构】
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湖南理工学院信息与通信工程学院,湖南理工学院复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61201435,61473118）,湖南省教育厅开放基金资助项目（15K051）,湖南省高校科技创新团队支持计划资助项目（湘教通[2012]318号）.
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针对基于视觉显著性的运动目标检测算法存在时空信息简单融合及忽略运动信息的问题,提出一种动态融合视觉显著性信息和运动信息的运动目标检测方法。该方法首先计算每个像素的局部显著度和全局显著度,并通过贝叶斯准则生成空间显著图;然后,利用结构随机森林算法预测运动边界,生成运动边界图;其次,根据空间显著图和运动边界图属性的变化,动态确定最佳融合权值;最后,根据动态融合权值计算并标记运动目标。该方法既发挥了显著性算法和运动边界算法的优势,又克服了各自的不足,与传统背景差分法和三帧差分法相比,检出率和误检率的最大优化幅度
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