【摘 要】
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高斯混合模型已经广泛应用于视觉图像的运动目标提取.但传统高斯混合模型存在静止前景融入背景的问题.为了解决这个问题,提出了一种特定场景下基于反馈信息的背景模型更新改
【机 构】
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山东理工大学电气与电子工程学院,国网山东省电力公司莱芜供电公司
【基金项目】
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山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(博士基金)(BS2014DX009)
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高斯混合模型已经广泛应用于视觉图像的运动目标提取.但传统高斯混合模型存在静止前景融入背景的问题.为了解决这个问题,提出了一种特定场景下基于反馈信息的背景模型更新改进算法.首先采用基于形状特征的目标分类器将前景目标识别为行人和车辆,然后通过多目标跟踪判断目标是否静止,进而将前景目标识别为静止行人,运动行人,车辆三种模式,最后将跟踪与分类的结果与高斯模型的更新相结合,根据分类后反馈的信息对不同的分类区域采取不同的学习率更新.实验结果表明,该方法能够有效地解决特定场景中前景融入背景的问题.
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