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题名改进的自适应高斯混合模型运动目标检测算法
被引量：5
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作者
唐洪良
黄颖
黄淮
杨成顺
黄宵宁
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机构
国网浙江杭州市余杭区供电公司
南京工程学院电力工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第11期65-67,共3页
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基金
南京工程学院引进人才科研启动基金(YKJ201412)
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文摘
传统的高斯混合模型学习率和分布数取值固定,不能精确地描述变换的背景,同时存在数据冗余等问题,针对这些不足,进行了以下三个方面的改进。在模型初始化阶段,针对不同的环境设定各异的初始分布数;根据环境变化快慢程度,动态调整学习率的取值;不断更新高斯分布,删除不满足要求的模型,创建新的分布。实验结果表明,改进的自适应高斯混合模型较传统高斯混合模型,显著提高了运动物体检测的准确性。
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关键词
高斯混合模型
运动物体检测
高斯分布
学习率取值
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Keywords
Gaussian mixture model
moving object detection
Gaussian distribution
learning rate valuation
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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