【摘 要】
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针对传统的混合高斯模型方法易受干扰、运算量大的缺点，提出了一种应用于智能视频监控系统运动目标检测的轮廓提取方法．首先介绍了常用的运动目标检测方法；接着描述了传统的混合
【机 构】
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浙江大学信息学部,中国科学院自动化研究所,中国科学院云计算产业技术创新与育成中心自动化研究所东莞研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(40927001,61174172);浙江省科技计划资助项目(2009C33085);温州市科技计划资助项目(S20100029,H20100095)
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针对传统的混合高斯模型方法易受干扰、运算量大的缺点，提出了一种应用于智能视频监控系统运动目标检测的轮廓提取方法．首先介绍了常用的运动目标检测方法；接着描述了传统的混合高斯模型方法，分析了该方法在目标检测方面存在的缺点，提出了一种新的轮廓提取方法．以过程为像素块混合高斯模型方法提取前景目标，采用数学形态学方法进行前景连通，Freeman链码寻找轮廓，Douglas-Peucker算法拟合轮廓，图像矩提取目标轮廓质心；最后对所提出的方法进行实验验证，并与传统混合高斯模型方法进行比较，实验结果证明，所提出的方法
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