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基于复模糊逻辑系统的运动目标检测方法
被引量：
4
1
作者
李子龙
鲍蓉
刘伟铭
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期677-681,共5页
为了提高复杂场景下背景建模的准确率、抗干扰能力、效率,提出了基于复模糊逻辑系统的运动目标检测方法.使用复TSK模糊逻辑系统作为背景模型的估计,并结合粒子群优化算法和核最小均方算法来学习该复模糊逻辑系统;将前景像素看作背景像...
为了提高复杂场景下背景建模的准确率、抗干扰能力、效率,提出了基于复模糊逻辑系统的运动目标检测方法.使用复TSK模糊逻辑系统作为背景模型的估计,并结合粒子群优化算法和核最小均方算法来学习该复模糊逻辑系统;将前景像素看作背景像素的例外像素,提出了去除前景像素的方法,然后再去学习复模糊逻辑系统;最后根据估计的背景模型和前景图像的比较判断出前景像素.为了验证文中方法,选择了校园、高速公路和河边3个场景下的视频序列进行了测试,并与其他3个经典的方法进行对比.结果表明:文中方法在光照变化、摄像机晃动、变化背景等情况下都有较高的检测结果,其相近性测量值比其他3个方法高出0.1,且检测速度为22 f·s-1,也能满足实时性要求.
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关键词
运动目标检测
背景模型
复模糊逻辑系统
粒子群优化算法
核最小均方算法
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职称材料
题名
基于复模糊逻辑系统的运动目标检测方法
被引量：
4
1
作者
李子龙
鲍蓉
刘伟铭
机构
徐州工程学院信电工程学院
华南理工大学土木与交通学院
出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期677-681,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50978106
51378222)
+1 种基金
徐州市科技计划项目(KC16SH055
KC15SH073)
文摘
为了提高复杂场景下背景建模的准确率、抗干扰能力、效率,提出了基于复模糊逻辑系统的运动目标检测方法.使用复TSK模糊逻辑系统作为背景模型的估计,并结合粒子群优化算法和核最小均方算法来学习该复模糊逻辑系统;将前景像素看作背景像素的例外像素,提出了去除前景像素的方法,然后再去学习复模糊逻辑系统;最后根据估计的背景模型和前景图像的比较判断出前景像素.为了验证文中方法,选择了校园、高速公路和河边3个场景下的视频序列进行了测试,并与其他3个经典的方法进行对比.结果表明:文中方法在光照变化、摄像机晃动、变化背景等情况下都有较高的检测结果,其相近性测量值比其他3个方法高出0.1,且检测速度为22 f·s-1,也能满足实时性要求.
关键词
运动目标检测
背景模型
复模糊逻辑系统
粒子群优化算法
核最小均方算法
Keywords
moving object detection
background model
complex fuzzy logic system
particle swarm optimization algorithm
kernel least mean square algorithm
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复模糊逻辑系统的运动目标检测方法
李子龙
鲍蓉
刘伟铭
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
4
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