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目标检测是视频跟踪过程一项重要的处理技术。目前,国内外常用主流的目标检测方法有基于统计的方法和差分法。基于统计的方法(如GMM等算法)计算量较大,而且不适用于快速移动的刚性物体分析;差分法容易造成跟踪对象重叠部分的较大空洞,造成分割结果不连通,而且大多需要人工给定参数阈值。本文针对以上方法的不足,提出了一种适用于分析快速移动刚性物体的目标检测方法:自适应差分法。新方法采用了混合差分策略提高了对象分割质量,并用高斯初始化策略实现了阈值的自适应选取。实验结果表明:自适应差分法比GMM算法、相邻差分法和间