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文檔簡介
1、在智能視頻監(jiān)控、運(yùn)動分析、人機(jī)接口的姿態(tài)識別等應(yīng)用中,一個基礎(chǔ)而又關(guān)鍵的任務(wù)是從視頻序列中實(shí)時檢測出運(yùn)動目標(biāo)。對于固定攝像頭監(jiān)控系統(tǒng),混合高斯法是最成功的運(yùn)動檢測方法之一?;旌细咚狗ㄖ饕婕暗饺矫妫夯旌细咚鼓P蛯W(xué)習(xí)、模型分類和運(yùn)動檢測,經(jīng)典混合高斯法在這些方面都做了非常了不起的開創(chuàng)性工作,在應(yīng)用中取得很大的成功。但經(jīng)典方法也存在一些不足之處,本文在研究經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上提出部分改進(jìn),開展了如下研究工作: (1)在線模型學(xué)習(xí)是該方
2、法的要點(diǎn)所在。經(jīng)典在線模型學(xué)習(xí)方法,模型收斂比較慢。本文通過研究,發(fā)現(xiàn)對于均值和方差,兩者的在線學(xué)習(xí)過程有著本質(zhì)差別?;谶@一點(diǎn)本文提出:均值與方差采用不同的學(xué)習(xí)率,其中均值更新采用自適應(yīng)的學(xué)習(xí)率,方差的學(xué)習(xí)率采用固定值。該方法提高了模型的收斂速度,同時保證了學(xué)習(xí)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 (2)決定哪些模型是背景,是一個啟發(fā)式問題,如何正確地定義背景并有效地表達(dá)背景是一個難點(diǎn)問題。由于場景的復(fù)雜性,經(jīng)典方法在繁忙場景下,運(yùn)動物體大而慢時,
3、運(yùn)動目標(biāo)檢測的效果不理想。本文在考慮更多的時間相關(guān)性基礎(chǔ)上,針對模型分類,提出“權(quán)值均值”概念,然后結(jié)合權(quán)值進(jìn)行像素點(diǎn)的前景和背景分類。該方法為模型分類提供了更多信息量,有效地提高了運(yùn)動目標(biāo)的檢測能力。 (3)運(yùn)動檢測是算法的最終目的。由于經(jīng)典算法在匹配閾值上,局限于單像素點(diǎn)的考慮,難以獲取完整目標(biāo)。本文在研究PCNN算法基礎(chǔ)上,提出了自適應(yīng)局部閾值算法;其次,改進(jìn)方法結(jié)合區(qū)域增長思想,利用PCNN的迭代計算,逐步檢測出運(yùn)動目標(biāo)
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