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ISSN: 2333-9721
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概率密度估计和阴影抑制的运动目标检测

DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.2010.01.0020

Keywords: 运动检测, 阴影抑制, 核密度估计, 色彩空间, 模式识别

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Abstract:

采用核密度估计算法得到可靠背景,通过试验准确地分割出前景物体.利用最近的历史帧数据估计当前像素的概率密度,以适应不同的复杂背景场景.结合阴影抑制技术,通过HSV色彩的阴影抑制处理降低目标检测的虚警率,不仅减轻污染前景的程度,还能得到更加合理的背景模型和前景目标,提高运动目标检测的准确性和鲁棒性.

References

[1]  PAVLIDIS I, MORELLAS V, TSIAMYRTZIS P. Urban surveillance systems:From the laboratory to the commercialworld [J]. Proceedings of the IEEE, 2001, (10):1478-1497.doi:10.1109/5.959342.
[2]  TOYAMA K, KRUMM J, BRUMTT B. Wallflower:Principles and practice of background maintenance [A]. 1999.255-261.
[3]  STAUFFER C, GRIMSON W E L. Learning patterns of activity using realtime tracking [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000(8):747-757.doi:10.1109/34.868677.
[4]  毛燕芬, 施鹏飞. 一种核密度估计动态场景建模算法 [J]. 数据采集与处理, 2004(2):391-394.doi:10.3969/j.issn.1004-9037.2004.04.007.
[5]  MEYER D, DENZLER J, NIEMANN H. Model based extraction of articulated objects in image sequences for gait analysis [J]. Pro IEEE International Conference on Image Processing, 1997, (26/29):78-81.
[6]  ELGAMMAL A M, HANVOOD D, DAVIS L S. Non-parametric model for background subtraction [M]. London:Springer-Verlag, 2000.751-767.
[7]  毛燕芬, 施鹏飞. 高斯核密度估计背景建模及噪声与阴影抑制 [J]. 系统仿真学报, 2005(5):1182-1184.doi:10.3969/j.issn.1004-731X.2005.05.041.

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