【摘 要】
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为了提高目标检测的识别率,提出了一种基于改进Student-t分布参数估计的背景建模算法,适用于各种运动视频的目标检测,如体育视频应用领域。首先对传统基于有限混合模型的背景
【机 构】
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芜湖职业技术学院电气工程学院,潍坊科技学院中印计算机软件学院
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为了提高目标检测的识别率,提出了一种基于改进Student-t分布参数估计的背景建模算法,适用于各种运动视频的目标检测,如体育视频应用领域。首先对传统基于有限混合模型的背景建模方法进行了分析,然后利用Student-t分布构建了背景模型参数估计方法,该方法通过改进期望值最大算法完成参数估计,并对参数空间进行了分割。仿真试验结果显示：相比高斯多态背景建模,K-均值和模糊C-均值聚类背景建模分割效果较好,因此运动目标检测精确度更高,且训练速度更快。验证了提出算法的有效性和先进性。
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