發(fā)布時間：2018-07-25 12:40

【摘要】：稀疏表示已經(jīng)成為運動目標檢測的有效方法之一,但其還沒有很好地解決目標檢測的快速性和魯棒性.本文基于最大后驗概率提出了一種快速魯棒的運動目標檢測模型,并設(shè)計了該模型的求解算法.該算法包括兩個階段:在第一階段利用編碼遷移實現(xiàn)稀疏系數(shù)的快速求解;在第二階段基于運動目標的空間連續(xù)性結(jié)構(gòu),利用圖切實現(xiàn)目標檢測.在多個具有挑戰(zhàn)性的圖像序列上的實驗結(jié)果表明,與其他經(jīng)典運動目標檢測算法相比,本文方法在快速性和魯棒性方面具有較優(yōu)的性能.
[Abstract]:Sparse representation has become one of the effective methods for moving target detection, but it has not solved the problem of fast and robust detection. In this paper, a fast robust moving target detection model based on the maximum posterior probability is proposed, and an algorithm for solving the model is designed. The algorithm consists of two stages: in the first stage, the sparse coefficients are solved quickly by coding migration; in the second stage, based on the spatial continuity structure of moving objects, target detection is realized by graph cutting. Experimental results on several challenging image sequences show that the proposed method has better performance in terms of rapidity and robustness than other classical moving target detection algorithms.
【作者單位】： 解放軍陸軍軍官學(xué)院十一系;解放軍陸軍軍官學(xué)院三系;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金(No.1508085QF114,No.1608085QF144) 國家自然科學(xué)基金(No.61379105) 中國博士后科學(xué)基金(No.2014M562535)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2143858