基于自适应混合差分的快速视频目标检测法

目标检测是视频跟踪过程一项重要的处理技术。目前，国内外常用主流的目标检测方法有基于统计的方法和差分法。基于统计的方法（如gmm等算法）计算量较大，而且不适用于快速移动的刚性物体分析；差分法容易造成跟踪对象重叠部分的较大空洞，造成分割结果不连通，而且大多需要人工给定参数阂值。本文针对以上方法的不足，提出了一种适用于分析快速移动刚性物体的目标检测方法：自适应差分法。新方法采用了混合差分策略提高了对象分割质量，并用高斯初始化策略实现了阂值的自适应选取。实验结果表明：自适应差分法比gmm算法、相邻差分法和间隔差分