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题名基于记忆的混合高斯背景建模
被引量：19
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作者
齐玉娟
王延江
李永平
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机构
中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期1520-1526,共7页
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基金
国家自然科学基金(60873163)资助~~
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文摘
混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,被认为是最好的背景模型之一.然而,它不能解决场景中存在的突变,如门的打开/关闭等.为解决此类问题,受人类认知环境方式的启发,本文将人类记忆机制引入到背景建模,提出一种基于记忆的混合高斯模型(Memory-based GMM,MGMM).每个像素都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三个空间的传输和处理.本文提出的基于记忆的背景模型能够记住曾经出现的背景,从而能更快地适应场景的变化.
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关键词
背景建模
混合高斯模型
记忆
基于记忆的混合高斯模型
运动目标分割
背景减除
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Keywords
Background modeling
gaussian mixture model （GMM）
memory
memory-based gaussian mixture model （mgmm）
moving object segmentation
background subtraction
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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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