【摘 要】
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针对传统的背景建模会产生空洞和阴影误检测的问题,提出了基于矢量特征的动态背景建模方法.该算法分为初始背景模型学习和更新背景模型学习两个部分.初始背景模型把图像RGB 3
【机 构】
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中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所,中国科学院半导体研究所
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针对传统的背景建模会产生空洞和阴影误检测的问题,提出了基于矢量特征的动态背景建模方法.该算法分为初始背景模型学习和更新背景模型学习两个部分.初始背景模型把图像RGB 3个特征对应到球坐标中的方向特征,并取前若干帧图片通过矢量均值聚类算法算出K个聚类,认为这K个类为这一像素点的背景模型,当一张新的图片对应像素的矢量特征落在这K类中的任何一个时,就认为其为背景;更新算法是初始模型的后续,它除了对新来的图片进行背景分析之外,也将其用来更新背景模型.该算法能够有效避免空洞现象和阴影误检测,并且当场景改变时能及时有
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