【摘 要】
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为了快速准确地检测到视频场景中的运动目标,提出了一种基于分块和改进的粒子滤波的运动目标检测方法。首先,对视频图像序列分块并提取每个图像块的颜色特征;然后,用改进的粒
【机 构】
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东北师范大学计算机科学与信息技术学院,东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室,北京理工大学信息与电子学院通信技术研究所
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目青年科研基金(201201070,201201063);东北师范大学校内青年基金(10QNJJ004);吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室项目(93K172012K13)资助
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为了快速准确地检测到视频场景中的运动目标,提出了一种基于分块和改进的粒子滤波的运动目标检测方法。首先,对视频图像序列分块并提取每个图像块的颜色特征;然后,用改进的粒子滤波对每个图像块进行操作,计算出每个块对应的粒子的权重;最后,根据粒子的平均权重建立背景模型,提取运动目标。将分块和粒子滤波相结合,能够在不降低检测精度的基础上,大幅减少算法的计算量,提高算法的执行速度。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性、抗噪性和抗光照变化能力,提取的运动目标更加完整。
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