【摘 要】
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目的 针对传统混合高斯模型前景检测运算量过大问题,提出一种基于空间约束的混合高斯前景检测算法.方法 通过快速初始化缩短模型的初始建立过程;采用双重背景模型机制,以自适
【机 构】
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南昌航空大学信息工程学院,南昌,330063江西省图像处理与模式识别重点实验室,南昌,330063;
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目的 针对传统混合高斯模型前景检测运算量过大问题,提出一种基于空间约束的混合高斯前景检测算法.方法 通过快速初始化缩短模型的初始建立过程;采用双重背景模型机制,以自适应背景减法的前景检测结果作为混合高斯前景检测的空间约束条件,降低模型在背景区域的冗余运算;运用多策略自适应模型更新,提高前景检测的准确性.结果 在各种测试场景下,与传统混合高斯法、CodeBook、GMG、偏差均值混合高斯模型(MODG-MM)等算法相比,该算法具有更好的准确率以及4倍以上的处理速度.结论 在固定相机场景下的运动目标检测中,算法能有效提高传统混合高斯法的准确性且具有极高的实时性.
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