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基于視覺(jué)背景提取的改進(jìn)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法

大小:0.61 MB 人氣:2 2018-01-08 需要積分:1

  在復(fù)雜場(chǎng)景下的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取是視頻分析技術(shù)的首要工作。為了解決前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取的精確度不高的問(wèn)題,提出一種基于視覺(jué)背景提取( ViBE)的改進(jìn)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法(ViBE+)。首先,在背景模型初始化階段采用像素的菱形鄰域來(lái)簡(jiǎn)化樣本信息;其次,在前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取階段引入自適應(yīng)分割閾值來(lái)適應(yīng)場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化;最后,在更新階段提出背景重建和調(diào)整更新因子方法來(lái)處理光照變化的情形。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于復(fù)雜視頻場(chǎng)景LightSwitch的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取結(jié)果在相似度指標(biāo)上,改進(jìn)后的算法與混合高斯模型(GMM)算法、碼本模型算法以及原始ViBE算法相比,分別提高了1.3倍、1.9倍以及3.8倍。所提算法能夠在有效時(shí)間內(nèi)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景具有較好的自適應(yīng)性,且性能明顯優(yōu)于對(duì)比算法。

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