文献类型：期刊文章

作　　者：黄东军[1] 杨颖华[1]

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院计算机科学与技术系,长沙410083

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60873188)

年　　份：2017

卷　　号：34

期　　号：6

起止页码：1862-1866

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对传统高斯建模的初始化问题、参数值的计算依赖于先前所有帧和零散噪点较多等问题,提出了一种改进混合高斯模型的方法,即在初始化每个像素点时采用邻域特性与中值滤波相结合的方法,用来获取更接近实际的初始背景。同时对背景模型的更新提出了改进方法,在原有的背景排序基础上增加定时清零策略,使新加入的像素点能快速匹配。最后对特定区域的学习速率进行重新设定,再结合像素点的空间分布特性,达到消除零散噪点和部分空洞的目的。实验结果表明,与传统的混合高斯模型相比,该算法能准确地检测出运动物体,并对阴影和噪声有一定的抑制作用。

关 键 词：运动物体检测 混合高斯模型 中值滤波 阴影抑制  

分 类 号：TP391.41]