【摘 要】
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针对现有的运动分割和背景估计方法无法分割停止运动的对象、不适用于复杂动态场景等不足,首先提出一种基于动态纹理（DT）的背景-前景混合模型（FBM）,实现动态场景下前景和背景的联
【机 构】
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武汉商学院信息工程系,清华大学深圳研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61273072）
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针对现有的运动分割和背景估计方法无法分割停止运动的对象、不适用于复杂动态场景等不足,首先提出一种基于动态纹理（DT）的背景-前景混合模型（FBM）,实现动态场景下前景和背景的联合表示。FBM包括一组关于位置的DT成份和一组全局DT成份,前者用于模拟本地背景运动,后者用于模拟持续性的前景运动。其次,提出一种可学习FBM参数的EM算法及变分近似策略,使得FBM在不需要人工选择阈值和不需要单独训练视频的前提下,实现多种运动复杂场景下的前景运动分割,并检测出停止运动的对象。仿真实验结果表明,与当前最新的运动分割和
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