改进混合高斯模型的运动目标检测算法

针对传统的混合高斯模型存在无法完整检测运动目标、易将背景显露区检测为前景等问题,提出了一种基于混合高斯模型的运动目标检测的改进算法。通过将混合高斯模型与改进帧差法进行融合,快速区分出背景显露区和运动目标区,从而提取出完整的运动目标。在运动目标由静止缓慢转为运动的情况下,为背景显露区给予较大背景更新速率,消除了背景显露区对运动目标检测的影响。在兼顾混合高斯模型在复杂场景中对噪声处理效果差的基础上,利用背景模型替换的方法来提高算法的稳定性。经过反复实验,结果表明改进后的算法在自适应性、正确率、实时性、实用性等方面有了很大的改进,能够在各种复杂因素存在的情况下正确有效地对运动目标进行检测。     

改进混合高斯模型的运动目标检测算法

针对传统的混合高斯模型存在无法完整检测运动目标、易将背景显露区检测为前景等问题,提出了一种基于混合高斯模型的运动目标检测的改进算法。通过将混合高斯模型与改进帧差法进行融合,快速区分出背景显露区和运动目标区,从而提取出完整的运动目标。在运动目标由静止缓慢转为运动的情况下,为背景显露区给予较大背景更新速率,消除了背景显露区对运动目标检测的影响。在兼顾混合高斯模型在复杂场景中对噪声处理效果差的基础上,利用背景模型替换的方法来提高算法的稳定性。经过反复实验,结果表明改进后的算法在自适应性、正确率、实时性、实用性等方面有了很大的改进,能够在各种复杂因素存在的情况下正确有效地对运动目标进行检测。     

基于改进的混合高斯背景模型的运动目标检测

混合高斯模型在应对背景中存在扰动的情况具有优势,而其不足之处主要表现在对光线变化比较敏感和当场景中前景与背景之间发生转换时容易产生较长时间的虚影.针对上述问题,提出一种融合相邻帧差法和背景减法的算法.采用了循环周期和动态更新相结合的背景重建机制,通过运用Matlab对视频图像某个像素点的S值和V值的变化情况分析来体现背景更新和重建的过程,并对背景变化前后分别采用传统算法和改进算法进行对比分析.该改进算法解决了背景模型对光线变化敏感以及容易产生虚影等问题,实验结果表明了算法的有效性和鲁棒性.     

复杂环境下基于高斯混合模型的目标检测方法

在视频监控系统中,噪声和背景的扰动对于运动物体的检测都会产生显著影响。本文提出了一种改进的基于高斯混合模型的运动目标检测方法。该方法首先根据每个像素点在各高斯模型的时间尺度上的概率来更新权值得到背景图像;然后通过自适应阈值采用背景减除法检测出运动目标。实验表明该方法对于噪声和背景扰动都具有较强的鲁棒性。     

一种改进的高斯混合背景模型算法及仿真

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中,高斯混合模型参数估计和更新算法影响到背景模型的性能.文中对传统的高斯混合背景模型进行了改进,针对背景局部运动、活动阴影等问题,采用混合色彩值抑制阴影,在背景更新中引入一个"前景支撑映射"(Foreground Support Map, FSB),较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化等问题.实验结果证明,实验结果验证了该方法的有效性和在复杂背景变化下的鲁棒性.     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测

提出了一种改进的混合高斯背景模型方法,克服了传统混合高斯背景建模方法计算时间长的缺点。通过对视频图像中运动目标区域进行背景建模,减小了每一帧的背景建模区域,同时在提取运动目标区域前先对初提取的前景目标进行中值滤波,减小运动目标区域的范围,进一步压缩了背景建模的时间。最后通过与时间平均背景建模和传统混合高斯背景建模方法进行比较,验证了本文算法的高效性。     

基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法

在运动目标停滞的情况下,传统的混合高斯模型会将运动目标误判为背景,导致目标漏检。为此,提出一种基于改进混合高斯模型的目标检测算法。引入背景学习参数,结合前一帧的检测结果自适应地更新背景,从而提取完整的运动目标。利用像素的八连通区域信息抑制噪声,提高算法在复杂环境中的稳定性。实验结果表明,与传统检测方法相比,该算法能够在复杂环境中准确地检测出短暂停滞的运动目标。     

基于改进混合高斯模型的自适应运动车辆检测算法

道路视频监控中经常存在车辆缓慢运动或短暂停留的情况。针对传统混合高斯模型背景减除法对环境突变敏感和对缓慢运动目标丢失信息的问题,提出一种改进的自适应车辆检测方法。首先,在参数更新前对像素值分类并根据分类结果设置模型更新率,抑制缓慢运动前景被训练成背景;引入一个跟踪环境变化的度量因子,当环境突变时实现背景减除和帧差法的自适应切换,滤除环境变化的干扰;最后通过生态学滤波得到准确的运动目标。实验表明,该算法对白天实时路况视频中的运动车辆具有较好的检测效果。     

基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法

针对传统高斯模型易将背景显露区域检测为前景问题与对复杂场景下噪音处理效果差的缺陷,提出了一种混合了三帧差算法的改进混合高斯模型算法. 利用三帧差算法快速确定背景显露区域与前景的优势,提高了算法对背景显露区域的适应性;提出一种背景模式邻域更新法,提高了对复杂背景噪音的抗干扰性. 通过实验证明,该算法与传统方法相比,在复杂背景下减少了大量噪音,学习周期短,提高了对天气、摄像头震动等干扰的抗性,优化了背景显露引起的“影子”噪音问题.     

复杂条件下高斯混合模型的自适应背景更新

针对高斯混合模型背景更新中面临的光照突变和目标与背景相互转化的问题,提出一种分情况分区域的背景自适应更新算法。首先根据当前检测目标的面积大小判别是否发生光照突变情况,采取针对性更新策略,对于未发生光照突变情况再分背景区域和目标区域分别进行背景自适应更新。其中,重点讨论了目标区域的背景更新问题,提出根据目标尺寸、运动速度和匹配次数等特征参数来调整目标区域的背景更新速率。仿真结果表明,该算法在保证了目标检测完整性的同时,提高了模型对背景变化的适应能力。     

基于高斯混合模型的叶片检测分割算法

为解决光照变化、叶片自身表观变化和复杂背景对植物叶片图像准确分割所造成的困扰,提出一种组合式分割方法。该方法在多个尺度上采用滑动窗口扫描方式检测图像中的叶片;对检测到的叶片区域中心区域像素为初始前景,而叶片窗口之外的区域为初始背景,用高斯混合模型(GMM)分别对前景和背景建立初始概率模型;采用迭代法完成叶片分割,在每一轮迭代中,用标准的图割算法和上一轮GMM模型分割前景和背景,根据新的分割结果重新估计前景和背景的GMM;迭代过程在能量函数收敛时结束。叶片检测时,以能描述叶片的外观和形状的HOG特征为检测依据;为了应对实际叶片图像中叶片形态、角度变化较多的挑战,采用多子类分类器策略。以葡萄叶片为例,用该方法进行了分割实验。结果表明,该方法对上述复杂条件下叶片图像的分割具有较好的鲁棒性和较高的精度,能实现分割过程的完全自动化。     

基于改进的混合高斯模型的目标检测

混合高斯模型已经广泛应用于背景建模中,但是结果受到噪音的干扰和光照突变的影响。为了解决这个问题,将Stauffer的混合高斯模型进行改进,当帧间差分判断出场景变化时,每个像素点的学习率会随着变化。由于边缘图像受到噪音干扰小,将这种改进的混合高斯模型也应用在边缘图像中,来提取边缘前景。边缘前景膨胀后,通过原图像的前景和边缘前景的与运算,得到最后的结果。实验结果表明,可以很好地去除噪音和解决光照突变的影响,提高了目标检测的效果,比传统方法更加有效。     

一种基于改进混合高斯模型的前景检测

针对传统混合高斯模型(GMM)前景目标检测运算量过大问题,提出一种基于改进混合高斯模型的前景检测算法(TGM)。通过基于历史信息的模型清理机制,减少背景稳定区域像素点的高斯分布数量,进而降低算法运算量;建立临时高斯分布,运用更简单的加减运算进一步减少运算量,最后将符合条件的临时高斯分布转化为正式高斯分布,避免模型无意义的频繁更新,提高了准确性。实验结果表明,改进后的算法与原算法相比,具有更好的实时性和很好的准确性。     

基于混合高斯模型的Mean-Shift模板更新算法

针对基于Mean-Shift目标跟踪算法中遇到的不能对模板进行实时更新的问题,提出一个基于混合高斯背景建模的目标模板更新算法.该算法将目标视为背景,对目标中的每一个像素点利用三个高斯函数对它进行建模,利用每次Mean-Shift跟踪到的目标区域来对先前建立的混合高斯模型进行实时更新,将混合高斯模型得到的目标模板作为下一帧跟踪的目标模板.该算法较好地解决了基于Mean-Shift算法的模板更新问题,实验证明该算法是有效的.     

基于高斯混合模型的视频图像人数统计算法研究

针对摄像机俯视拍摄场景的人数统计问题,提出一种运算效率高、误检率低的人数统计方法。以人头部位为检测对象,采用运动侦测、边缘检测方法获取人头轮廓,在此基础上采用高斯混合模型分别对人头轮廓目标点集和椭圆模型进行建模,通过最小化人头轮廓目标点集与椭圆模型的高斯混合模型之间的欧氏距离求解椭圆参数,统计满足椭圆形状的轮廓数量,再通过形状滤波得到人数统计结果。人数统计对比实验结果表明,新方法的误检率低,且运算效率高。     

基于独立流量平稳模型的异常检测算法研究

当链路流量由不同流复合而成时,不同流的短时变化(增大或降低)可以相互中和,使链路上的所有流趋于平稳。当流之间相互独立,链路流量趋于平稳状态。但是,当链路中出现相关流时,该平稳状态将被打破。研究证明许多异常流量发生时会违反流的独立性。基于此,提出了独立流量平稳模型i TSM(independent Traffic Stationary Model),并设计了一种异常流量检测算法。实验证明:针对单链路异常检测,该算法显著优于其他算法的检测效果。     

基于改进高斯混合模型的自适应前景提取

在复杂场景下的运动前景提取是智能视频监控的基础部分。高斯混合模型是常用的背景建模方法,针对高斯混合模型中模型个数固化导致的无谓的系统开销,提出基于单高斯模型成长的动态个数调整形成的高斯混合模型。对模型的更新率根据场景变化的剧烈程度进行实时改变,能较好适应突发场景、光照的变化。对提取的运动前景进行形态学处理,得到最后的提取目标。实验结果表明,该方法背景建模适应性强,提取前景精度有所提升。     

混合Boost算法实现的行人检测技术

传统AdaBoost存在一定的局限,比如训练分类器时对训练样本自身所带的噪声过于敏感,产生的分类器泛化能力不强和导致分类器过拟化问题,在训练分类器时只能静态分配分类器权重而不能自适应地对每个训练样本动态调整权重等问题。提出一种基于SBoost算法和PBoost算法,引入样本权重调节器、非平衡的样本采样、误差纠偏方法来检测潜在的样本。模拟实验表明:改进后的技术有效的提高了分类器的精确度且防止过拟化问题。     

基于量子聚类的异常入侵检测研究

研究提出了一种混合属性样本的量子聚类算法,并应用于入侵检测的研究。通过给出一种新的混合属性的相异性度量方式和挖掘样本中的结构信息,并用量子势能确定聚类中心,提出了一种新的距离量子聚类MDQC(Weighted Mahalanobis Distance_based Quantum Clustering)算法,该算法具有自学习能力。并基于该算法提出了一种新的异常检测方法。仿真实验表明,该检测方法是有效的,有一定的实用价值。