基于α穩(wěn)定模型的復雜背景中運動目標的魯棒檢測.pdf

1、運動目標的檢測一直是機器視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。在自動化裝備行業(yè)，幾乎所有高端設(shè)備的核心技術(shù)都是由機器視覺技術(shù)和自動化技術(shù)有機結(jié)合而成的。有效的視覺系統(tǒng)需要應(yīng)對各種干擾，尤其對于復雜場景，要求具有較強的適用性。在視覺系統(tǒng)應(yīng)用中，無論是人機交互中人姿態(tài)的識別，還是視覺監(jiān)控系統(tǒng)中對目標的識別，對運動目標的檢測是各種應(yīng)用的基礎(chǔ)。實際的視覺系統(tǒng)工作的環(huán)境非常復雜，提高系統(tǒng)的適用性十分迫切。而要提高視覺系統(tǒng)的適用性就必須解決在復雜場景中動目標的魯棒檢

2、測問題。解決的關(guān)鍵在于：1）對復雜背景的統(tǒng)計建模；2）采用魯棒的檢測技術(shù)。
　　工程問題的解決往往蘊含著豐富的理論背景，在考慮問題的解決方式時，必須對工程實現(xiàn)的可能性有所考慮，所建立的解決方案便于工程實現(xiàn)。課題研究的目的在于依據(jù)堅實的理論基礎(chǔ)，合理解決工程問題，也即解決運動目標的有效檢測問題和應(yīng)用的魯棒性問題，使得視覺裝備能夠在惡劣的環(huán)境下仍能保持較高性能。項目所建立的技術(shù)能夠應(yīng)用于人機交互、視頻監(jiān)控、工業(yè)控制以及機器人對環(huán)境的感

3、知等領(lǐng)域。
　　本文對復雜背景下運動目標檢測做了相關(guān)深入的研究，并提出了一種新的運動目標檢測算法。本文所做工作如下：
　　1．介紹了幀差分法的原理，分析了傳統(tǒng)幀差分方法的優(yōu)勢和不足，以每個像素點的幀差序列作為建模對象，采用a穩(wěn)定分布來為每個像素的數(shù)據(jù)建模。
　　2．介紹了a穩(wěn)定分布的理論，說明了其作為幀差分法的圖像建模對象的合理性
　　3．介紹目標的統(tǒng)計與檢測理論及虛警率的概念。依據(jù)門限檢測的方法，建立檢測門限和