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認(rèn)證信息
認(rèn)證類型:個人認(rèn)證
認(rèn)證主體:常**(實名認(rèn)證)
IP屬地:河北
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1、本文研究了目前幾種流行的目標(biāo)檢測算法和目標(biāo)跟蹤算法.從目標(biāo)檢測與跟蹤算法的技術(shù)難點出發(fā),分析得到幀間差分法和背景差分法能達到實時運行檢測,然而這兩種方法都存在不足,需要加以改進.在背景差分法基礎(chǔ)上,Olivier Barnich等人提出了一種快速的ViBe算法. ViBe算法是一種有效的背景差分算法,適合一些靜態(tài)場景下的目標(biāo)檢測,但是對一些場景變化依舊很敏感,特別是在光照的突然改變時,ViBe算法會將大面積的背景像素點誤判為前
2、景點.這主要是因為ViBe算法是基于RGB色彩空間對像素點進行判別的,然而像素的RGB值在亮度改變時也會發(fā)生改變.為此本文做出改進,將色彩空間改為(r,g,I),增加了一項光照強度條件,降低了算法對于光照改變的敏感度.實驗結(jié)果表明,改進算法在光照突然變化時對前景的提取更加完整,大大減少了誤判的背景點,并且隨著時間推移檢測越來越準(zhǔn)確. ViBe算法是用第一幀建立背景模型并初始化,雖然加快了運行速度,但是造成了對一些特定場景的不適
3、用性.如果在第一幀場景中包含運動目標(biāo),由于ViBe算法建立的背景模型不準(zhǔn)確,直接導(dǎo)致目標(biāo)在初始位置留下影子;而且ViBe算法中背景模型更新間隔長,對于快速運動的目標(biāo)會產(chǎn)生重影現(xiàn)象.針對這兩個問題,本文利用三幀差分處理影子問題的優(yōu)勢,提出一種結(jié)合三幀差分思想的ViBe算法.當(dāng)前幀和背景模型得到的差分圖與前一幀得到的差分圖再進行與運算,之后運用ViBe的思想對模型進行實時更新. 通過實驗表明,改進算法在多種場景下都可以準(zhǔn)確地識別并
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