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文檔簡介
1、運動目標檢測是計算機視覺領域的一個重要研究內容,它通過圖像處理的方法對圖像序列中的運動目標信息進行解析,具有一定的智能性,在智能視頻監控、智能交通、人機互動、動作識別、物體追蹤、行為理解、精準制導等領域具有重要的應用價值。目前主要有基于光流、基于幀間差分、基于背景建模三大類運動目標檢測方法,其中基于背景建模的方法采用背景模型建立、像素點分類以及背景模型更新三個重要步驟來實現運動目標的檢測,具有更多的建模方式,較多可利用的特征值,并且可隨
2、著背景模型的更新能夠不斷適應場景中的變化。這些特性使得基于背景建模的目標檢測算法成為該領域的重要研究方向之一。
ViBe(visual background extractor)算法利用鄰域像素的關聯性進行建模及模型更新,可有效地利用空間相關信息,是一個適用性廣、建模速度快、魯棒性好的基于背景建模目標檢測算法。但該算法在應用中還存在一定的局限性,例如動態場景存在晃動點、初始化幀中存在運動目標等情況下檢測性能下降。本文重點研究V
3、iBe算法,旨在提高該算法在特殊復雜場景下的適用性和有效性,所做的主要工作有:
?。?)提出多幀初始化的ViBe改進算法,其利用像素及其鄰域點的特征值統計集中區域的中值建立模型,并改進其背景模型的更新策略。解決了當場景中存在因樹枝晃動、水面波動等造成晃動點時,ViBe算法會出現大量誤檢的問題。通過在canoe多個等動態背景數據集上的測試,表明改進算法有效降低了誤檢率,提高了檢測效果。
?。?)提出具有監督的檢測算法SVi
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