【摘 要】
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为解决背景模型的更新问题,提高视频运动目标检测性能,通过定义像素样本对模型更新的有效因子,提出一种自适应学习的混合高斯模型检测算法。用样本有效因子的历史累加量反映
【机 构】
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中国科学院空间信息处理与应用系统重点实验室
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为解决背景模型的更新问题,提高视频运动目标检测性能,通过定义像素样本对模型更新的有效因子,提出一种自适应学习的混合高斯模型检测算法。用样本有效因子的历史累加量反映背景模型的质量,并用于动态调整模型更新速度。同时,对检测出的前景区域进行目标分析,由分析结果间接控制模型更新,保证更新的准确性和模型的稳定性。实验结果表明,该算法可以快速适应背景变化,同时保证目标检测的完整性。算法性能已在不同监控场景中得到验证。
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