本文關鍵詞：基于優(yōu)化k均值建模的運動目標檢測算法

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【摘要】：在對運動目標檢測構建出精準的背景模型的方法中,k均值聚類算法是一種快速且簡單有效的劃分法,對于大型數(shù)據(jù)集,可伸縮且高效k均值聚類算法被廣泛應用。但是,該算法會對初始聚類中心的變化表現(xiàn)得敏感,聚類中心的變化常會使得算法誤差較大。本文將介紹一種對初始聚類中心選擇改進法:利用遺傳算法能高效地全局搜索出最優(yōu)解這一特點,克服了k均值聚類算法易陷入局部最優(yōu)解的缺點。改進后的遺傳算法MAGA能快速地提取出最優(yōu)初始聚類中心,通過實驗仿真總結出基于MAGA的k均值聚類建模精確度比較高,對檢測小而多的運動目標存在很大優(yōu)勢。
【作者單位】： 河海大學計算機與信息學院;
【分類號】：TP391.41;TP311.13
【正文快照】： 1引言視覺監(jiān)控系統(tǒng)是近年來計算機視覺領域的前沿研究方向,在交通狀況監(jiān)控、動態(tài)環(huán)境中運動目標實時觀測、自動導航系統(tǒng)中具有廣泛應用前景[1]。計算機視覺技術中一個新的發(fā)展方向是智能監(jiān)控,智能視覺能實現(xiàn)智能監(jiān)控,其中運動目標檢測與跟蹤技術是視覺監(jiān)控系統(tǒng)中的核心部分,具

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