【摘 要】
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背景模型对于视频中运动目标检测的目标提取至关重要。高斯混合模型(GMM)是背景模型中常用的方法之一。混合高斯模型对于目标生猪检测存在算法效率低、误判点和鬼影等缺点。对此本文提出了一种基于自适应高斯混合模型的改进算法,以克服传统高斯混合模型在猪目标检测中的不足。本文基于高斯混合背景模型,引入了视频帧m和t_0的两个新参数。在混合高斯背景模型基础上,为了提高建模收敛速度,采用自适应调整高斯分布模型个数
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2013AA102306）,山东省自主创新资助项目（2014XGA13054）
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背景模型对于视频中运动目标检测的目标提取至关重要。高斯混合模型(GMM)是背景模型中常用的方法之一。混合高斯模型对于目标生猪检测存在算法效率低、误判点和鬼影等缺点。对此本文提出了一种基于自适应高斯混合模型的改进算法,以克服传统高斯混合模型在猪目标检测中的不足。本文基于高斯混合背景模型,引入了视频帧m和t_0的两个新参数。在混合高斯背景模型基础上,为了提高建模收敛速度,采用自适应调整高斯分布模型个数。本文通过每m帧对高斯分布进行一次扫描,删除多余的高斯分布,来提高模型的收敛速度。同时,采用自适应调整学
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