论文成果
一种基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法
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关键字:运动目标检测;ViBe算法;混合高斯模型;形态学方法
摘要:针对运动目标检测中ViBe算法的鬼影、阴影和噪声干扰问题,本研究提出一种融入改进混合高斯模型(GMM)的ViBe算法。该算法改进混合高斯模型的自适应性,使混合高斯模型的K值与学习率对背景进行自适应调节;对视频帧进行训练,构造"虚拟"背景代替第一帧图像进行背景建模,算法能够有效地提取背景建模初始化的视频运动目标,从而消除鬼影现象。该算法用像素分类法提取前景目标,经形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明:与几种运动目标检测算法相比,本研究提出的算法不仅能够有效地抑制鬼影、阴影和噪声干扰,而且该算法自适应性强、检测速度快、检测结果可靠。
卷号:v.40;No.179
期号:04
是否译文:

朱善良

教授 硕士生导师

教师拼音名称:zhushanliang

学历:博士研究生

办公地点:数理学院227房间

联系方式:zhushanliang@qust.edu.cn

学位:工学博士

所属院系:数理学院

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