【摘要】：運動目標物體檢測是計算機視覺領域的熱門研究方向之一。該方向的一些復雜問題,例如:環(huán)境光照變化、目標物體部分/全遮擋、目標物體剛性/非剛性形變等,仍極具挑戰(zhàn)性,并制約檢測算法效果的進一步提高。為此,提出了一種新穎的運動目標物體檢測算法。該算法采用了增量學習技術,融合了視頻相鄰幀在空間和時間上的高相關性,在每個測試幀上都利用其相鄰幀的訓練數據進行模型的自學習與更新,從而保證了模型在不同環(huán)境或復雜背景下能自動調整。為了實現模型學習,還提出并采用了一種新穎的譜聚類技術。該算法通過一個由1 000多幀的視頻數據庫驗證,采用統計學中的方差分析和多重對比等實驗手段,綜合分析了該算法與其他同類經典算法的效果。通過大量統計分析,結果表明,該新穎檢測算法比傳統算法在運動目標物體檢測的準確性和魯棒性上都有明顯提高。
[Abstract]:Moving object detection is one of the hot research directions in the field of computer vision. Some complex problems in this direction, such as environmental illumination variation, partial / total occlusion of target object, rigid / non-rigid deformation of target object, etc., are still very challenging, and restrict the further improvement of detection algorithm. Therefore, a novel object detection algorithm is proposed. The algorithm adopts incremental learning technology, which combines the high spatial and temporal correlation of adjacent frames, and uses the training data of adjacent frames for model self-learning and updating in each test frame. This ensures that the model can be adjusted automatically in different environments or complex backgrounds. In order to realize model learning, a novel spectral clustering technique is proposed and adopted. The algorithm is verified by a video database of more than 1,000 frames, and the effect of this algorithm and other similar classical algorithms is analyzed synthetically by means of variance analysis and multiple comparison in statistics. Through a lot of statistical analysis, the results show that the accuracy and robustness of the new detection algorithm are obviously improved compared with the traditional algorithm.
【作者單位】： 南昌大學信息工程學院;江西農業(yè)大學軟件學院;華中光電技術研究所;西安通信學院;
【基金】：國家自然科學基金(61403182、61363046)資助
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2326859