基于均值采样核密度估计的运动目标检测
运动目标检测的研究是视频监控领域基于目标识别与跟踪的首要环节.为了更好地进行目标检测,提出了一种均值采样的核密度估计动态场景建模算法.利用间隔序列图像的平均背景,从包含运动目标的图像序列中提取具有主要背景信息的新样本集建立高斯核密度估计模型,并利用背景差分法检测运动目标.新样本减小了密度估计的样本量,降低目标检测的虚警率和误检率.同时引入定时全样本更新和实时选择性更新相结合的更新机制,实现了背景模型的自适应更新.然后根据阴影区域亮度和色度的特点,在HSV颜色空间去除运动阴影.仿真实验表明,与全样本算法相比,本文算法具有速度快,精度高的优点,可以有效地对运动目标进行检测.
运动目标检测 背景模型 核密度估计 均值采样 视频监控 虚警率
孙剑芬 陈莹 纪志成
江南大学电气自动化研究所 江苏 无锡 214122
国内会议
北京
中文
75-78
2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）