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基于混合高斯模型的异常检测算法改进
被引量：
4
1
作者
李敏
刘轲
+2 位作者
罗惠琼
王添杨
赵麒
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第6期198-200,共3页
针对视频监控系统中分离出合适的运动目标是进行目标识别的关键步骤,并且需要在分离目标时对光线的连续变化有相应的自适应能力并保持检测目标的准确性。为适应应用环境对背景构建和前景的获取与释放控制,对所使用的自适应混合高斯背景...
针对视频监控系统中分离出合适的运动目标是进行目标识别的关键步骤,并且需要在分离目标时对光线的连续变化有相应的自适应能力并保持检测目标的准确性。为适应应用环境对背景构建和前景的获取与释放控制,对所使用的自适应混合高斯背景模型进行了相应的优化。背景构建和前景控制算法为:构建一个静态背景图像,然后让一个包含场景中移动对象和静态背景图像的视频序列对背景模型进行初始化。对前景消融时间的调整引入前景消融时间控制机制和独立的模型学习效率。通过多次的实验证实了该算法有很好的鲁棒性和准确性。
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关键词
高斯混合模型
运动目标异常检测
背景更新
准确性
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职称材料
题名
基于混合高斯模型的异常检测算法改进
被引量：
4
1
作者
李敏
刘轲
罗惠琼
王添杨
赵麒
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
重庆广播电视大学电子信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第6期198-200,共3页
基金
总装一般基金项目(G02010601PJ09DZ02211)
重庆市教委科学技术研究项目(KJ121606)
文摘
针对视频监控系统中分离出合适的运动目标是进行目标识别的关键步骤,并且需要在分离目标时对光线的连续变化有相应的自适应能力并保持检测目标的准确性。为适应应用环境对背景构建和前景的获取与释放控制,对所使用的自适应混合高斯背景模型进行了相应的优化。背景构建和前景控制算法为:构建一个静态背景图像,然后让一个包含场景中移动对象和静态背景图像的视频序列对背景模型进行初始化。对前景消融时间的调整引入前景消融时间控制机制和独立的模型学习效率。通过多次的实验证实了该算法有很好的鲁棒性和准确性。
关键词
高斯混合模型
运动目标异常检测
背景更新
准确性
Keywords
Gaussian mixture model Moving target anomaly detection Background update Accuracy
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合高斯模型的异常检测算法改进
李敏
刘轲
罗惠琼
王添杨
赵麒
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014
4
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