【摘 要】
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针对视觉背景提取算法在复杂环境下检测出现鬼影现象、动态背景因素形成噪声干扰等问题,提出一种改进的视觉背景提取算法。通过创建辅助样本集,对复杂环境中像素点的重要特征
【基金项目】
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国家863计划(2015BAF09B02-3);天津市自然科学基金(17JCQNJC00500)
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针对视觉背景提取算法在复杂环境下检测出现鬼影现象、动态背景因素形成噪声干扰等问题,提出一种改进的视觉背景提取算法。通过创建辅助样本集,对复杂环境中像素点的重要特征信息进行收集;引入像素点鬼影因子和区域复杂度分析,自适应调节各像素点的匹配阈值和更新速率;最后通过基于滑动窗的像素点闪烁程度分析,将可能被误检为前景的噪声点向辅助样本中依概率更新。多场景下对比实验表明,该算法可将错分率降低至1.49%,且在检测时能快速消除鬼影现象,有效抑制动态背景产生的噪声干扰,同时保证前景目标能被完整识别,在复杂环境下的检测结果更加准确。
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