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基于背景复杂度自适应距离阈值的修正SuBSENSE算法 被引量：1
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作者 成科扬 孙爽 詹永照 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期38-44,共7页
针对自适应敏感度分割(self-balanced sensitivity segmenter,SuBSENSE)算法在真实复杂场景下距离阈值更新适应性差,导致检测效果不佳的问题,提出一种基于背景复杂度自适应距离阈值修正的SuBSENSE算法。结合时间一致性和空间一致性定义... 针对自适应敏感度分割(self-balanced sensitivity segmenter,SuBSENSE)算法在真实复杂场景下距离阈值更新适应性差,导致检测效果不佳的问题,提出一种基于背景复杂度自适应距离阈值修正的SuBSENSE算法。结合时间一致性和空间一致性定义了一种背景复杂度的度量方式,以此为标准,通过距离阈值修正策略获取准确的距离阈值,以便获得更好的检测效果。本算法与像素自适应分割(based adaptive segmenter,PBAS)算法和传统SuBSENSE算法进行了对比。试验表明,在动态场景下,本算法获取的前景更加精确,精度比PBAS算法和传统SuBSENSE算法提高了6.70%和0.80%,召回率比PBAS算法和传统SuBSENSE算法分别提高了9.37%和1.24%。本算法优于对比算法,在动态场景下具有更高的鲁棒性和检测精度。 展开更多
关键词 SuBSENSE算法 前景检测 距离阈值修正 背景复杂度
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