【摘 要】
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提出一种面向人物越界检测的自适应背景建模算法。首先为当前场景建立一个自适应的背景模型。然后，用去除背景图像的方法得到前景图像，再利用连通区域检测得到图像的运动区域。
【机 构】
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广东金融学院计算机科学与技术系,中山大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2014A030313662);广东金融学院创新强校项目(0000-E205010014093)
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提出一种面向人物越界检测的自适应背景建模算法。首先为当前场景建立一个自适应的背景模型。然后，用去除背景图像的方法得到前景图像，再利用连通区域检测得到图像的运动区域。最后，采用跟踪与分类交互工作的方法达到人物检测的目的。跟踪所采用的是均值漂移（MeanShift）算法，分类采用的是方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient）和支持向量机（SupportVectorMachine）的方法。实验结果表明，在各类不同场景下，文中方法比常用背景建模方法相比具有更好的适应能力，同时对场景中
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