北京交通大学学报
北京交通大學學報
북경교통대학학보
JOURNAL OF NORTHERN JIAOTONG UNIVERSITY
2015年
2期
1-6
,共6页
计算机视觉%目标检测%背景建模%视觉背景提取
計算機視覺%目標檢測%揹景建模%視覺揹景提取
계산궤시각%목표검측%배경건모%시각배경제취
computer vision%target detection%background modeling%ViBe
提出一种基于多尺度的增强ViBe背景建模方法mViBe.通过多尺度模型,将像素点的颜色信息与其空间位置信息相结合并通过多尺度判别,有效地降低对背景像素的误判.利用基于多重先验概率对多尺度模型进行层次化更新,提高了在多模态背景、摄像头抖动及光照变化等复杂场景条件下背景模型的鲁棒性.实验结果表明:提出的mViBe算法相比ViBe算法及其他代表性算法具有更优的检测性能,同时保持很好的实时性.
提齣一種基于多呎度的增彊ViBe揹景建模方法mViBe.通過多呎度模型,將像素點的顏色信息與其空間位置信息相結閤併通過多呎度判彆,有效地降低對揹景像素的誤判.利用基于多重先驗概率對多呎度模型進行層次化更新,提高瞭在多模態揹景、攝像頭抖動及光照變化等複雜場景條件下揹景模型的魯棒性.實驗結果錶明:提齣的mViBe算法相比ViBe算法及其他代錶性算法具有更優的檢測性能,同時保持很好的實時性.
제출일충기우다척도적증강ViBe배경건모방법mViBe.통과다척도모형,장상소점적안색신식여기공간위치신식상결합병통과다척도판별,유효지강저대배경상소적오판.이용기우다중선험개솔대다척도모형진행층차화경신,제고료재다모태배경、섭상두두동급광조변화등복잡장경조건하배경모형적로봉성.실험결과표명:제출적mViBe산법상비ViBe산법급기타대표성산법구유경우적검측성능,동시보지흔호적실시성.
