本文關鍵詞：基于自適應背景模型的運動目標檢測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對運動目標檢測中背景模型的提取和更新,本文首先提出了基于改進K-均值聚類算法的背景提取方法。該方法給出了動態(tài)三元組(DTDG)的概念,并且對每個像素用3個動態(tài)三元組進行建模,實現(xiàn)了原始背景的提取。其次,提出了一種新穎的自適應背景建模方法。對每個像素維護一個新的動態(tài)三元組,根據(jù)像素的動態(tài)變化信息決定更新策略,實現(xiàn)了背景的自動更新,可以適應光照的突變、緩變和場景本身的變化。實驗驗證了該方法的有效性。
【作者單位】： 北京科技大學機械工程學院 北京科技大學機械工程學院 北京科技大學機械工程學院 北京科技大學機械工程學院
【關鍵詞】： 背景提取 背景建模 K-均值聚類 計算機視覺 動態(tài)三元組 自適應背景模型 運動目標檢測 聚類算法 像素點 圖像序列
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言在許多計算機視覺應用領域,如智能監(jiān)控、人機交互等,從視頻圖像序列中實時分割運動目標是一項基本而又重要的環(huán)節(jié)�，F(xiàn)有的運動分割方法可以歸納為3種:光流法[1-2]、相鄰幀差法[3-4]、背景減法[5-7]。光流法的優(yōu)點是能夠檢測獨立運動的對象,不需要預先知道場景的任何信息

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