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针对混合高斯模型背景法的不足,提出了一种将混合高斯模型背景法与三帧差分法相结合的运动目标检测算法。利用三帧法快速检测出变化区域,提高了算法的灵敏度;引入目标是否存在的判决阈值,减低了算法的运算量;对目标区域和背景区域进行不同的混合高斯背景模型的更新策略,提高了模型的收敛速度。实验结果表明,改进的方法与混合高斯模型背景法相比其处理速度快,效果更好,适用于实时视频监控系统。 相似文献
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针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差,易受环境噪声和光照突变影响,易产生虚假目标等问题,提出一种基于高斯混合模型的改进算法,用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型,快速区分背景区域和运动目标区域,从而提取前景中完整的行人目标。结合视频帧边缘和边缘帧差信息,采用多种模型更新率,提高高斯混合模型对复杂背景的自适应性和快速收敛性,从而消除环境噪声和光照突变的影响,避免检测出虚假目标。实验结果表明,相比较传统高斯混合模型,该方法可以有效去除噪声和光照的干扰,收敛性更佳,行人检测效果更鲁棒。 相似文献
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在复杂背景下,光照变化、目标短暂遮挡以及背景运动等因素会导致运动目标检测精度较低.提出一种结合改进混合高斯模型和改进五帧差分的运动目标检测算法,首先在混合高斯模型中加入自适应学习率以及背景学习速率更新策略有效解决传统背景更新速率恒定而出现的残影现象;然后利用改进的五帧差分法克服运动目标短暂遮挡问题,并加入光照阈值判别因素,有效减弱光照变化带来的影响;最后对两者结果进行或运算进而得到最终检测结果.实验结果表明,该融合算法在复杂环境下具有一定的抗干扰能力,运动目标检测精度较高. 相似文献
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混合高斯模型和差分法相融合的运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出运动目标检测中背景动态建模和OTSU局部递归分割的一种方法,该方法在自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域和运动区域,背景区域中像素点将以特定的更新率更新背景模型,物体运动区不再构建新的高斯分布加入到混合高斯分布模型中.实验结果表明,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建的背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化. 相似文献
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基于高斯混合模型的背景建模球员检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在研究体育视频的问题中,针对现有的运动目标检测方法在体育视频中易受场景变化的影响不能准确检测出运动员,提出了基于高斯混合模型的背景建模的检测算法,并应用于足球视频的球员检测.该算法首先通过预处理操作构建较为静态的背景,并将背景模型作为高斯模型的初始化参数;在模型更新中,通过相邻两帧差分处理,区分出图像变化的区域和未发生变化的区域,不同区域以不同更新率加入到背景帧,更快地实现背景重建;最后通过背景差分实现球员检测.实验结果表明,在场景不规则变化的足球视频中构建的背景有较好的自适应性,球员检测效果不错. 相似文献
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