【摘 要】
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针对混合高斯学习模型计算复杂度高,实时响应系统应用困难等问题,提出了一种改进的背景建模算法,首先利用帧差法进行预处理,选择出帧间变化区域,然后对变化区应用混合高斯学
【基金项目】
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四川省教育厅一般项目（WZB0141）
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针对混合高斯学习模型计算复杂度高,实时响应系统应用困难等问题,提出了一种改进的背景建模算法,首先利用帧差法进行预处理,选择出帧间变化区域,然后对变化区应用混合高斯学习模型进行采样计算,完成视频背景建模。由于混合高斯学习模型融合了增量最大期望分类学习方法,自动选择学习率参数具有更好的收敛速度和背景估计精度;同时通过帧差法预处理降低了算法的计算量。实验表明,该算法在保证收敛稳定性和背景建模精度的情况下,提高了背景分割的响应速度。
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