一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法

作     者：韩明 刘教民 孟军英 王震洲 Han Ming;Liu Jiao-min;Meng Jun-ying;Wang Zhen-zhou

作者机构：燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 石家庄学院计算机系石家庄050035 河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050018 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2014年第36卷第8期

页      面：2023-2027页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河北省自然科学基金(F2012208004) 河北省教育厅高等学校科学研究计划自然科学重点项目(ZD20132013) 河北省科技支撑计划项目(12210807)资助课题 

主　　题：运动目标检测 背景建模 混合高斯模型(GMM) 自适应调整K-ρ 

摘      要：针对非平稳背景下的复杂场景,该文提出一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法。该方法利用混合高斯模型(GMM)学习每个像素在时间域上的分布,构建自适应调整高斯分量K的方法,并针对不同情况,对描述像素的高斯分量数进行增加、删除或合并;在此基础上,模型参数更新式中引入了两个新的参数,能够根据实际情况自适应调整r值,使得背景建模和目标检测能够准确实时地随像素变化而变化,从而减少了运动目标信息的损失,提高了算法的鲁棒性和收敛性。实验表明,该算法在有诸多不确定因素的序列视频中能够迅速响应实际场景的变化,实现自适应背景建模和准确的目标检测。