基于视觉记忆模型聚类的运动目标检测

传统的混合高斯背景建模可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,但其运算过程需要足够的计算量和存储空间,不适应在复杂背景下的背景建模,也不能解决场景中存在的突变。针对这些问题,提出了一种基于记忆模型的聚类算法,算法为每个像素点设置一个聚类模型,每个聚类可根据背景的变化结合人类记忆模型自适应的创建、更新和删除。该算法通过人类瞬时记忆、短时记忆和长时记忆做出准确判断,运动目标检测结果更能符合人类感觉器官的判断。