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题名基于混合高斯模型与五帧差分的运动目标检测算法
被引量：9
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作者
李战明
谭向阳
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机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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出处
《计算机与数字工程》
2018年第2期284-288,共5页
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文摘
针对传统的混合高斯模型提取到的运动目标含有大量空洞,易将背景显露区域检测为前景,容易受到光照突变的影响等问题,提出一种结合五帧差分法和混合高斯模型的运动目标检测的改进算法。基于改进帧差法得到的五帧差分法与传统三帧差分法相比,前者能得到拥有更少内部空洞的前景图像并同时通过混合高斯模型将图像分为背景区域、背景显露区域和运动目标区域。赋予背景显露区域较大的更新率,从而解决背景显露区域容易被检测为运动目标的问题。接下来,在前景目标分割阶段,只将权重大于平均权值的分布用于前景分割,能够进一步减少运动目标内部空洞。实验结果表明,改进后的算法能够减少背景区域的噪声并能提取完整的运动目标。
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关键词
混合高斯模型
运动目标检测
五帧差分法
背景显露区
前景分割
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Keywords
Gaussian mixture model
moving object detection
five-frame difference method
uncovered background region
foreground segmentation
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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