【摘 要】
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提出一种基于多尺度的增强ViBe背景建模方法 mViBe.通过多尺度模型,将像素点的颜色信息与其空间位置信息相结合并通过多尺度判别,有效地降低对背景像素的误判.利用基于多重先
【机 构】
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北京交通大学信息科学研究所,北京交通大学北京市现代信息科学与网络技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61172129);教育部新世纪优秀人才支持计划项目资助(NCET-13-0661);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015JBM039);教育部创新团队发展计划项目资助(PCIRT201206)
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提出一种基于多尺度的增强ViBe背景建模方法 mViBe.通过多尺度模型,将像素点的颜色信息与其空间位置信息相结合并通过多尺度判别,有效地降低对背景像素的误判.利用基于多重先验概率对多尺度模型进行层次化更新,提高了在多模态背景、摄像头抖动及光照变化等复杂场景条件下背景模型的鲁棒性.实验结果表明:提出的mViBe算法相比ViBe算法及其他代表性算法具有更优的检测性能,同时保持很好的实时性.
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