| 融合局部纹理特征的核密度估计运动目标检测 |
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| 引用本文： | 金静,党建武,翟凤文,王阳萍,申东,张振海.融合局部纹理特征的核密度估计运动目标检测[J].吉林大学学报(工学版),2019(2):647-655. |
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| 作者姓名： | 金静 党建武 翟凤文 王阳萍 申东 张振海 |
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| 作者单位： | 兰州交通大学电子与信息工程学院;甘肃省计算中心人工智能与图形图像处理工程研究中心 |
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| 摘 要： | 针对运动目标检测中光照变化、移动阴影问题,提出一种基于多维特征的核密度估计运动目标检测方法。提出一种改进的局部纹理特征二值模式,对噪声和灰度尺度变化具有更好的鲁棒性,在背景建模中将该纹理特征与颜色特征融合进行概率核密度估计,并结合像素的邻域相关性抑制虚假前景以更好地应对多模态背景场景。实验结果表明:在基于纹理特征或核密度估计的同一体系算法中,本文方法对光线渐变以及运动柔性阴影都有较好的鲁棒性,综合性能指标提高了18%;与目前性能优越的算法纵向比较,能在平均检测性能相当的情况下提高50%的处理速度,更好地平衡检测效果与时间性能。
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| 关 键 词： | 信息处理技术 运动目标检测 核密度估计 局部纹理特征 邻域相关性 |
Moving target detection based on KDE combining local texture feature |
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