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基于自適應核密度估計的運動目標檢測_苑瑋琦
運動目標檢測是視監控系統中的一個重要研究內容, 是后 續的目標跟蹤、識別等處理的基礎,同時也是當前計算機視覺領 域的研究熱點之一。運動目標檢測方法主要有三類:光流法、幀 間差分法和減背景法。其中最常用的是減背景法,特點是算法簡 單易于實現、實時性好,能夠準確地提取出運動目標。對于減背 景法來說,背景模型的建立至關重要。 Elgammal 等根據各個像素的概率密度分布提出了一種非 參數核密度估計的方法, 能靈敏的檢測前景目標并且對于自然 場景的運動很有效。但是,使用非參數核密度估計也存在幾個問 題需要解決。第一,該方法認為每個像素點是獨立的,而不考慮 該像素的亮度值分布和其鄰域像素的亮度值分布的相關性,會 使得分割出的前景區域中產生不該出現的空洞。第二,用單個閾 值來進行前景區域檢測時,該方法不能適應不同場景的變化。 本文提出了一種改進的非參數核密度估計模型的方法。該 方法能夠隨著時間的變化自動訓練出視頻圖像中每個像素的 概率閾值,適應場景的變化;并且考慮鄰近像素的空間相關性,去 除那些不是真正前景的區域,具有較好的魯棒性。
運動目標檢測是視監控系統中的一個重要研究內容, 是后 續的目標跟蹤、識別等處理的基礎,同時也是當前計算機視覺領 域的研究熱點之一。運動目標檢測方法主要有三類:光流法、幀 間差分法和減背景法。其中最常用的是減背景法,特點是算法簡 單易于實現、實時性好,能夠準確地提取出運動目標。對于減背 景法來說,背景模型的建立至關重要。 Elgammal 等根據各個像素的概率密度分布提出了一種非 參數核密度估計的方法, 能靈敏的檢測前景目標并且對于自然 場景的運動很有效。但是,使用非參數核密度估計也存在幾個問 題需要解決。第一,該方法認為每個像素點是獨立的,而不考慮 該像素的亮度值分布和其鄰域像素的亮度值分布的相關性,會 使得分割出的前景區域中產生不該出現的空洞。第二,用單個閾 值來進行前景區域檢測時,該方法不能適應不同場景的變化。 本文提出了一種改進的非參數核密度估計模型的方法。該 方法能夠隨著時間的變化自動訓練出視頻圖像中每個像素的 概率閾值,適應場景的變化;并且考慮鄰近像素的空間相關性,去 除那些不是真正前景的區域,具有較好的魯棒性。
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