【摘 要】
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针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差、易受环境噪声和光照突变影响、易产生虚假目标等问题，提出一种基于高斯混合模型的改进算法，用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电学院计算机系,中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室
【基金项目】
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煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放课题项目(SKLCRSM16KFD04);国家自然科学基金青年基金资助项目(61601466);中央高校基本科研业务费专项资助项目(2016QJ04);国家大学生创新训练资助项目(规划项目)
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针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差、易受环境噪声和光照突变影响、易产生虚假目标等问题，提出一种基于高斯混合模型的改进算法，用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型，快速区分背景区域和运动目标区域，从而提取前景中完整的行人目标。结合视频帧边缘和边缘帧差信息，采用多种模型更新率，提高高斯混合模型对复杂背景的自适应性和快速收敛性，从而消除环境噪声和光照突变的影响，避免检测出虚假目标。实验结果表明，相比传统高斯混合模型，该方法可以有效去除噪声和光照的干扰，收敛性更佳、行人检测效果更鲁棒。
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