计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2014年
3期
968-974
,共7页
运动目标检测%混合高斯模型%像素变化特性%学习速率%自适应学习
運動目標檢測%混閤高斯模型%像素變化特性%學習速率%自適應學習
운동목표검측%혼합고사모형%상소변화특성%학습속솔%자괄응학습
moving target detection%Gaussian mixture model%pixel change characterization%learning rate%adaptive learning
针对传统混合高斯模型采用固定学习速率带来的模态残留和拖影等问题,提出了一种自适应学习速率运动目标检测算法.对图像序列像素变化特性和模型控制参数性能进行了分析,将模型学习过程分为背景初始形成和背景维护更新两个阶段,不同阶段采取不同的学习策略,初始形成阶段采用较大递减学习速率加速背景模型的形成;维护更新阶段根据像素点匹配次数与不匹配次数作为反馈量来调节学习率,实现模型的自适应学习.实验结果表明,该算法能够有效改善原始模型收敛速率慢导致背景模型更新不及时的问题,可以更准确地检测出运动目标,并具有较好的自适应性和鲁棒性.
針對傳統混閤高斯模型採用固定學習速率帶來的模態殘留和拖影等問題,提齣瞭一種自適應學習速率運動目標檢測算法.對圖像序列像素變化特性和模型控製參數性能進行瞭分析,將模型學習過程分為揹景初始形成和揹景維護更新兩箇階段,不同階段採取不同的學習策略,初始形成階段採用較大遞減學習速率加速揹景模型的形成;維護更新階段根據像素點匹配次數與不匹配次數作為反饋量來調節學習率,實現模型的自適應學習.實驗結果錶明,該算法能夠有效改善原始模型收斂速率慢導緻揹景模型更新不及時的問題,可以更準確地檢測齣運動目標,併具有較好的自適應性和魯棒性.
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