【摘 要】
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目的：由于实际场景中存在多种复杂环境,比如目标遮挡,本文选出混合高斯模型作为目标检测算法,提出一种基于弱特征的遮挡解决在视频浓缩中的应用.方法：选出的混合高斯模型来分割前景与背景,利用当前帧、更新背景帧、二值化前景帧进行邻域光照不变性阴影消除、Gauss噪声消除、膨胀腐蚀形态学空洞消除,通过以上处理得到较为干净的前景,同时借助canny算子扣取轮廓.在目标跟踪阶段,重点介绍基于位置和颜色特征进行关
【机 构】
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四川大学计算机学院图像图形研究所,成都 610065
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目的：由于实际场景中存在多种复杂环境,比如目标遮挡,本文选出混合高斯模型作为目标检测算法,提出一种基于弱特征的遮挡解决在视频浓缩中的应用.
方法：选出的混合高斯模型来分割前景与背景,利用当前帧、更新背景帧、二值化前景帧进行邻域光照不变性阴影消除、Gauss噪声消除、膨胀腐蚀形态学空洞消除,通过以上处理得到较为干净的前景,同时借助canny算子扣取轮廓.在目标跟踪阶段,重点介绍基于位置和颜色特征进行关联,从中精确提取目标摘要信息和轮廓信息,随之一并存入文件,最后在浓缩阶段介绍按最优时间片能量最小化模型进行按帧序浓缩.
结果：通过实验结果表明,通过以上方法使得问题得到很好的解决,对解决目标遮挡在视频浓缩中的困难提供新的策略.
结论：本文提出的算法能够对视频浓缩显示提供很好的解决方法,实现了对长达几小时原始视频进行几十分钟浓缩显示.
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