%0 Journal Article
%T 基于在线聚类的背景减法*
%A 肖梅
%A 韩崇昭
%J 模式识别与人工智能
%P 35-41
%D 2007
%X 假定“背景总是以较大的频率出现”的基础上，提出一种基于在线聚类的背景减法.利用在线聚类对一段时间内像素的灰度值进行分类，选择出现频率大于阈值的灰度类作为该像素的背景，这样可以较好地构建出单模态或多模态场景的背景.一旦背景被构建好，通过融合背景差分、邻域背景差分和帧间差分的信息提取前景，实现正确而完整的运动目标分割.仿真实验表明，即使在背景有微小运动的复杂环境下，算法仍能较好地构建背景，运动分割效果较好.
%K 在线聚类
%K 信息融合
%K 运动分割
%K 背景减法
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10455.shtml