【摘 要】
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针对传统混合高斯模型检测运动目标中存在的不足,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法。将改进的混合高斯模型与四帧差分相结合,有效地解决了突变光照的影响
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61103199);北京市自然科学基金(No.4112052)
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针对传统混合高斯模型检测运动目标中存在的不足,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法。将改进的混合高斯模型与四帧差分相结合,有效地解决了突变光照的影响并消除了传统帧差法检测目标时容易出现的双影现象,改进的混合高斯模型自适应地调整了高斯模型的分布数量,提高了背景的描述精度。分情况讨论了物体的运动状态并分别设置不同的学习率,改善了对运动缓慢目标的检测效果。实验结果表明结合后的算法能对运动目标进行准确检测,对复杂场景有较好的适应性。
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