针对从动态背景中提取前景效果较差的问题,提出了一种基于深度自编码网络的运动目标检测方法。首先,用一个三层的深度自编码网络从视频图像中提取不包含运动目标的背景图像,将背景图像作为变量构造了深度自编码网络的代价函数;然后,构...针对从动态背景中提取前景效果较差的问题,提出了一种基于深度自编码网络的运动目标检测方法。首先,用一个三层的深度自编码网络从视频图像中提取不包含运动目标的背景图像,将背景图像作为变量构造了深度自编码网络的代价函数;然后,构造了一个分离函数得到了输入图像的背景图像,再用另一个三层的深度自编码网络学习提取出的背景图像;为了使深度自编码网络的学习能够在线地提取运动目标,还提出了一种在线学习算法,通过寻找对代价函数敏感度较低的权重进行合并,从而能够对更多的视频图像进行处理。实验结果表明,所提方法在从动态背景中提取出前景运动目标上相比Lu等的前景检测的工作(LU C,SHI J,JIA J.Online robust dictionary learning.Proceeding of the 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,Piscataway:IEEE Press,2013:415-422)检测的准确率提高了6%,并且误报率降低了4.5%。在实际的应用中,能够获得更好的前景背景分离效果,为视频分析等方面的研究奠定更好的基础。展开更多
文摘针对从动态背景中提取前景效果较差的问题,提出了一种基于深度自编码网络的运动目标检测方法。首先,用一个三层的深度自编码网络从视频图像中提取不包含运动目标的背景图像,将背景图像作为变量构造了深度自编码网络的代价函数;然后,构造了一个分离函数得到了输入图像的背景图像,再用另一个三层的深度自编码网络学习提取出的背景图像;为了使深度自编码网络的学习能够在线地提取运动目标,还提出了一种在线学习算法,通过寻找对代价函数敏感度较低的权重进行合并,从而能够对更多的视频图像进行处理。实验结果表明,所提方法在从动态背景中提取出前景运动目标上相比Lu等的前景检测的工作(LU C,SHI J,JIA J.Online robust dictionary learning.Proceeding of the 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,Piscataway:IEEE Press,2013:415-422)检测的准确率提高了6%,并且误报率降低了4.5%。在实际的应用中,能够获得更好的前景背景分离效果,为视频分析等方面的研究奠定更好的基础。
