【摘 要】
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针对现有背景模型假设引起的失效问题,根据数据驱动思想,建立了一种基于数据驱动的背景模型表示方法。该方法通过全格式动态线性化的无模型自适应控制方法,引入系统的伪梯度
【机 构】
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吉林大学交通学院,北京师范大学统计学院
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针对现有背景模型假设引起的失效问题,根据数据驱动思想,建立了一种基于数据驱动的背景模型表示方法。该方法通过全格式动态线性化的无模型自适应控制方法,引入系统的伪梯度向量,结合多步历史数据,建立背景表达和选择性更新策略,获取视频背景。实验过程通过不同场景视频序列和经典背景模型方法进行对比,实验结果表明：本文算法具有背景更新效果较好、计算量适中、鲁棒性强等优点,且克服了机理模型中对模型假设的依赖及模型失效等问题。因此,本文基于数据驱动的背景模型算法可为在线视频检测系统的背景抽取提供有力的技术支持和参考。
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