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题名结合模糊熵和学习率自适应的GMM目标检测算法
被引量：1
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作者
王德忠
李睿
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第8期187-192,219,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61761028)
甘肃省重点研发计划-工业类项目(18YF1GA060)。
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文摘
GMM算法在目标检测中采用固定的模型个数描述像素点的状态,固定的学习率更新背景。针对GMM算法的以上不足,提出一种自适应选取模型个数和学习率自适应环境变化的GMM算法。通过模糊理论将视频分为三个模糊子集,计算每一部分的模糊熵,根据视频模糊熵的最大值确定需要的模型个数。引入两帧视频的相关性度量视频帧之间的相关性,比较背景变化因子与背景变化系数确定不同的学习率。实验验证,改进算法能够消除噪声影响,有效地节约混合高斯模型的个数,能够自适应环境变化,提高检测准确率,降低检测耗时。
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关键词
模糊熵
相关性
学习率
背景变化因子
背景平均变化系数
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Keywords
Fuzzy entropy
Correlation
Learning rate
Background change factor
Background change average coefficient
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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