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一种改进的复杂场景运动目标检测算法
被引量：
8
1
作者
张显亭
陈树越
陈颖鸣
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期1146-1149,共4页
提出了一种复杂场景视频序列中运动目标精确检测及提取的改进算法,该算法首先采用混合高斯模型(简称GMM)对背景及前景建模快速地实现前景运动区域提取,然后结合目标帧间相关性和随机噪声帧间无关的特点采用时间滤波(Tem-poral Filter)...
提出了一种复杂场景视频序列中运动目标精确检测及提取的改进算法,该算法首先采用混合高斯模型(简称GMM)对背景及前景建模快速地实现前景运动区域提取,然后结合目标帧间相关性和随机噪声帧间无关的特点采用时间滤波(Tem-poral Filter)法和数学形态学进行后处理。实验结果表明本文所采用的改进算法能准确的提取运动目标滤除动态噪声,提高了检测鲁棒性,对复杂干扰场景下的实时运动目标检测得到了较令人满意的效果。
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关键词
运动目标检测
混合高斯模型
时间滤波
数学形态学
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职称材料
题名
一种改进的复杂场景运动目标检测算法
被引量：
8
1
作者
张显亭
陈树越
陈颖鸣
机构
中北大学信息与通信工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期1146-1149,共4页
文摘
提出了一种复杂场景视频序列中运动目标精确检测及提取的改进算法,该算法首先采用混合高斯模型(简称GMM)对背景及前景建模快速地实现前景运动区域提取,然后结合目标帧间相关性和随机噪声帧间无关的特点采用时间滤波(Tem-poral Filter)法和数学形态学进行后处理。实验结果表明本文所采用的改进算法能准确的提取运动目标滤除动态噪声,提高了检测鲁棒性,对复杂干扰场景下的实时运动目标检测得到了较令人满意的效果。
关键词
运动目标检测
混合高斯模型
时间滤波
数学形态学
Keywords
Moving object detection, Gaussian mixture model, temporal filter, mathematical morphology
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的复杂场景运动目标检测算法
张显亭
陈树越
陈颖鸣
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
8
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