基于最优k均值聚类的时空动态背景模型

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lhm136

【摘要】

：

为了还原动态背景像素值的真实分布,本文提出了基于最优k均值聚类的时空背景模型.首先采集每个像素点不同时刻的相邻像素信息,然后对采集到的所有样本像素值进行多次k均值聚类,并计算对应的轮廓系数找到最优k值,建立初始背景概率模型.由于最优k值反映了数据真实分布的个数,其值越大说明动态背景变化越快,因此最后根据最优k值计算更新速率对背景模型进行实时更新.本文在CDnet2014提供的动态背景数据集上进行了

【作者】

：

舒浩浩陈盛双李石君

【机构】

：

武汉理工大学理学院,武汉,430070武汉大学计算机学院,武汉,430072;

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2019年02期

【关键词】

：

动态背景建模运动目标检测 k均值聚类轮廓系数

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