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摘要：目的為了能在光照變化、動(dòng)態(tài)背景干擾這一類復(fù)雜場(chǎng)景中實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動(dòng)前景,針對(duì)傳統(tǒng)的基于顏色特征和基于像素的方法的不足,提出一種在顏色屬性空間進(jìn)行區(qū)域直方圖建模的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。方法首先將RGB顏色空間映射到更為穩(wěn)健的低維顏色屬性空間,以顏色屬性為特征在像素的局部范圍內(nèi)建立直方圖,同時(shí)記錄直方圖每一個(gè)分區(qū)中像素的空間信息,使用K個(gè)空間直方圖構(gòu)成每個(gè)像素的背景模型,每個(gè)直方圖根據(jù)其匹配度賦予不同的權(quán)重。降維的顏色屬性提高了模型的魯棒性和檢測(cè)的時(shí)效性,空間直方圖引入的位置信息提高了背景模型的準(zhǔn)確性。然后通過學(xué)習(xí)率αb和αω來(lái)控制各模型直方圖及其權(quán)重的更新,以提高模型的適應(yīng)性。在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集的所有視頻序列中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),通過分析綜合性能指標(biāo)(F1)及平均假陽(yáng)性(FN)曲線,確定了算法中涉及參數(shù)的合理取值范圍。結(jié)果對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果定性和定量的分析表明,本文方法能夠得到良好的前景檢測(cè)效果,尤其在多模態(tài)場(chǎng)景和光線變化的復(fù)雜場(chǎng)景中能顯著提高檢測(cè)性能。各類場(chǎng)景的平均綜合性能指標(biāo)(average F1)相比性能突出的方法ViBe、LOBSTER(local binary similarity segmenter)和DECOLOR(detecting contiguous outliers in the low-rank representation)分別提高了0.65%、3.86%和3.9%,并通過GPU并行加速實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。結(jié)論在復(fù)雜視頻環(huán)境下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中,相比已有方法,本文方法能夠更為準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動(dòng)前景,是一種實(shí)時(shí)、有效的檢測(cè)方法,具有一定的實(shí)用價(jià)值。

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