基于充分统计量的在线背景减除方法

摘要：

　　提出了一种使用高斯混合背景模型和充分统计量的在线背景减除算法——在线k-means算法。该算法不同于EM(期望最大化)算法的硬分配，而是使用k-means的软分配，使用充分统计量能够更有效地统计数据的变化，并且提高在线算法的速度和收敛性。实验结果表明：在实时监控应用中，在线k-means算法能有效检测运动目标，且计算速度和收敛速度快于在线EM算法，需要的空间更少。

关键词： 监视系统 在线背景减除方法 充分统计量 运动目标检测

作者: 袁舟 钱徽 陈鹏 朱淼良

作者单位: 浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州 310027

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国智能机器人学术研讨会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 378-381

在线出版日期: 2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）