基于特征幀構(gòu)建的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法的研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，在圖像視頻序列中對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的提取以及對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征和狀態(tài)進(jìn)行分析，已經(jīng)成為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)非常重要的分支。而且為更好的進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤及估計(jì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在生活中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測技術(shù)的應(yīng)用非常廣泛，如交通流量的控制、重要場所的監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和軍用飛行器上的制導(dǎo)系統(tǒng)。
　　 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法多種多樣，本文用相同的實(shí)驗(yàn)視頻數(shù)據(jù)，分別對各種經(jīng)典算法及近年來比較前沿的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，

2、經(jīng)典算法包括，背景減除法、幀差法，前沿的算法主要是非參數(shù)密度估計(jì)法。本文對實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析，總結(jié)出各算法的優(yōu)缺點(diǎn)，最后選用了非參數(shù)密度估計(jì)方法中的核密度估計(jì)方法為研究重點(diǎn)。
　　 非參數(shù)密度估計(jì)在樣本分析建模方面得到了很大的關(guān)注，尤其是核密度估計(jì)方法。但由于核密度估計(jì)方法計(jì)算量大，應(yīng)用到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方面很難達(dá)到實(shí)時(shí)效果。本文提出了一種特征幀構(gòu)建的核密度估計(jì)方法。因?yàn)楹嗣芏裙烙?jì)不需要假設(shè)背景模型的密度分布函數(shù)，所有樣本值又滿足獨(dú)立同分