基于帧间差分法和不变矩特征的运动目标检测与识别
针对视频监视的复杂背景，提出了一种基于帧间差分法和不变矩特征的运动目标检测与识别方法。在运动目标检测算法中，首先对定义的象素区域进行数据分析，然后通过帧间的数据差异产生运动信号，捕捉到场景中的运动目标。在目标识别方法中，首先提取运动目标区域的小变矩特征，并对其矢量进行标准化，然后利用遗传小波神经网络作为模式识别器，实现运动目标的自动识别。为验证本文方法及网络模型的泛化能力，在Matlab7.0中对模型进行了仿真。仿真实验表明，这是一种快速有效的运动目标检测与识别方法。
运动目标 目标检测 识别方法 矢量标准化 模式识别 遗传小波神经 帧间差分法
肖本贤 陆诚 陈昊 余炎峰 陈荣保
合肥工业大学自动化研究所，合肥 230009
国内会议
昆明
中文
578-581
2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）