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基于主成分分析的运动阴影检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
运动阴影在视频图像序列中普遍存在, 为了防止被错误地检测为目标,提高阴影检测算法的准确性和普适性,提出了一种基于空间变换技术的运动阴影检测算法.该算法通过对视频序列建立高斯混合背景模型产生自适应背景,利用主成分分析(PCA)技术对其进行空间变换提取特征,再利用背景与当前帧图像对应像素点在特征空间的位置进行阴影检测.实验结果表明该方法能够很好地抑制噪声,减少光照变化的影响,准确地检测出阴影. 相似文献
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针对视频序列,Codebook背景建模算法能检测出其中的运动物体,但却无法识别行人.而大部分基于支持向量机(SVM)训练的行人分类器,需要通过滑动窗口遍历图像检测行人.为加快行人检测的速度,提出将传统的行人分类器融入到Codebook背景建模算法中,通过背景建模算法为行人检测提供候选区域,减少搜索范围,降低了行人误检率;并根据行人的特点,构建临时块模型定期将满足条件的前景区域更新到背景模型中,解决了Codebook背景建模算法不能应对光照突变的问题.实验结果表明:所提算法能应对光照突变所带来的干扰,实现视频行人实时检测. 相似文献
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视频监控针对的场景是安静的场景,但是具有随机的扰动,如树木摇动、杂物抖动等;针对这种场景,提出了对基于混合高斯模型的运动目标检测算法的改进方法,在混合高斯模型检测到运动目标的初步结果基础上,采用锐化处理、平滑处理、二值化处理等手段,保留图像固有特征,滤除随机抖动;对处理后的图像运用背景帧差法,弥补混合高斯模型的不足,最终检测到准确的运动目标;实验结果表明,该方法能从具有随机扰动的视频流中准确的检测到运动目标。 相似文献
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介绍了在视觉监控领域经常用到的几种基于自适应背蒂模型的经典方法,如非参数模型、单高斯模型和混合高斯模型等。通过试验.比较了上述方法在检测过程中的优势和不足之处,以其在工程实践中有一定的参考作用。 相似文献
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介绍了在视觉监控领域经常用到的几种基于自适应背景模型的经典方法,如非参数模型、单高斯模型和混合高斯模型等。通过试验,比较了上述方法在检测过程中的优势和不足之处,以其在工程实践中有一定的参考作用。 相似文献
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针对混合高斯模型背景法的不足,提出了一种将混合高斯模型背景法与三帧差分法相结合的运动目标检测算法。利用三帧法快速检测出变化区域,提高了算法的灵敏度;引入目标是否存在的判决阈值,减低了算法的运算量;对目标区域和背景区域进行不同的混合高斯背景模型的更新策略,提高了模型的收敛速度。实验结果表明,改进的方法与混合高斯模型背景法相比其处理速度快,效果更好,适用于实时视频监控系统。 相似文献
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一种基于背景模型的运动目标检测与跟踪算法 总被引:74,自引:0,他引:74
本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法.它以一种改进的自适应混合
高斯模型为背景更新方法,用连通区检测算法分割出前景目标,以Kalman滤波为运动模型实
现对运动目标的连续跟踪.在目标跟踪时,该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况进行了
分析,引入了对运动目标的可靠性度量,增强了目标跟踪的稳定性和可靠性.在对多个室外
视频序列的实验中,该算法显示了良好的性能,说明它对于各种外部因素的影响,如光照变
化、阴影、目标遮挡等,具有很强的适应能力. 相似文献
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背景差减法是目前常见的目标检测算法之一,使用传统的单高斯模型进行背景建模具有实时性,稳定性等优点,但当镜头发生突变时,传统的单高斯模型需要一定时间重新适应变化的背景。另一方面,移动缓慢的运动物体容易在前景检测中造成拖影现象。针对传统单高斯模型的缺点,提出一种结合区域直方图比较的单高斯模型运动目标检测算法。算法首先将视频分成若干区域,然后通过计算前后两帧相同区域的直方图距离,判断需要进行更新的背景区域,最后通过单高斯模型进行选择性更新。实验表明改进算法能够降低一定的误检率,有效抑制拖影现象的产生,并缩短单高斯模型对镜头突变的适应时间。 相似文献
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针对基于主分量分析和遗传算法的码书设计算法中当码书大小超过64时码书性能下降的问题,提出了一种改进的码书设计算法.首先采用主分量分析对训练矢量降维以减少计算复杂度,然后利用遗传算法的全局优化能力计算得到接近全局最优的码书.实验结果表明,与原算法和经典的LBG算法相比,文中算法所生成的码书性能有了明显提高,而且计算时间也少于LBG算法. 相似文献
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提出了一种高效的矢量量化码书设计算法.首先采用主分量分析对训练矢量排序以减少计算复杂度,然后充分利用遗传算法的全局优化能力计算得到接近全局最优的矢量量化码书.实验结果表明:该算法的计算时间少于经典的LBG算法,而且当码书大小不超过64时,所生成的码书性能比LBG算法有明显提高. 相似文献
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主分量分析是模式识别领域使用较广的一种特征
抽取方法,但是由于经典的主分量分析在处理图像矩阵时需要将图像展开成向量形式,使得计算量很大。本文提出了一种多频带主分量分析方法,该方法不仅减少了运算过程中的计算量,而且在一定程度上提高了整体性能。首先通过二维离散余弦变换将图像转变成频率数据,再按照频率变化将数据分成多个频带,然后在此基础上设计了针对多个频带数据的主分量
分析方法。通过对ORL和NUST603图像库进行实验证明,本文方法不仅具有快速提取图像特征的能力,而且综合性能优于相应的主分量分析。 相似文献
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主元个数是PCA模型的关键参数,其选取直接决定PCA的故障诊断性能;针对传统主元个数选取方法主观性较大,且不考虑故障诊断要求的缺点,提出一种改进的主元个数确定方法;该方法将传统的累积方差贡献率与故障检测率相结合,首先利用累积方差贡献率初步确定主元个数,然后确定满足故障检测率要求的主元个数,将两个主元个数进行比较,从而获得最佳主元个数;与单纯累积方差贡献率方法相比,提高了主元模型的精度,减少了以往方法中人为因素的影响;通过对卫星控制系统的故障检测,证实了该方法可大大提高故障检测准确率。 相似文献
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噪声估计在视频去噪领域具有重要的研究意义.实际生活中的噪声都是未知的,然而现存的视频去噪算法通常都假定视频的噪声水平是已知的,本文提出一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的分块视频噪声估计算法.首先,基于帧间进行块匹配寻找相似块,得到差分图像以消除视频运动的影响;其次,将正态分布函数作为阈值函数简化噪声估计算法模型;最后,设置明确迭代指标使得估计的结果更加精确,且降低了计算复杂度.主观视觉效果和客观指标对比表明,本文提出的基于主成分分析的分块视频噪声估计算法比其他优秀的噪声估计算法误差小同时鲁棒性高,能准确地估计视频噪声. 相似文献
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一种基于主成分分析的异常点挖掘方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在对现有异常点挖掘算法分析的基础上,给出了一种异常点挖掘的新方法一基于主成分分析方法,该方法先用基于密度的聚类算法进行聚类,然后把不包含在任何聚类中的周围稀疏的样本对象用主成分分析(PCA)方法进行检验,确定是否为异常点,并通过实验数据验证了算法的可行性和有效性。 相似文献