一种基于改进SOBS与GMM的遗留物检测算法
为了提高遗留物检测算法的灵敏度及准确率,并将其应用于较复杂场景,适用于多目标遗留检测,本文提出了一种基于改进的SOBS算法与混合高斯算法双背景模型的遗留物检测算法.该算法首先分别使用改进的SOBS算法与混合高斯算法得到检测结果,然后差分得到静止目标,最后利用轮廓、位置等信息结合卡尔曼滤波跟踪算法实现报警功能.改进的SOBS算法较原算法对静止目标的检测率提高了30％～40％,对较复杂场景视频及含多个遗留物的视频综合检测率达83.3％.实验结果证明了该算法的有效性.
图像识别 遗留物检测算法 静止目标 双背景模型
牛化康 何小海 吴晓红 蒋俊 杨谦 刘文璨
四川大学电子信息学院,成都 610065
国内会议
珠海
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907-913
2014-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）