發(fā)布時(shí)間：2018-05-12 08:23

  本文選題：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) + 顏色特征　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年07期

【摘要】：針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中單特征背景模型存在的局限性,如基于顏色特征的背景模型對(duì)光照和陰影敏感、基于紋理特征的背景模型易產(chǎn)生空洞,提出了一種以置信度融合RGB顏色特征和SILTP(scale invariant local ternary pattern)紋理特征的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。以像素點(diǎn)SILTP紋理信息值和RGB顏色信息值及它們各自的置信度構(gòu)建背景模型。分別計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)與背景模型的紋理差異度和顏色差異度,通過置信度融合的方法計(jì)算當(dāng)前像素與背景模型的總體差異度,以達(dá)到更好的融合效果。采用Vi Be算法的更新策略更新背景模型。通過前景像素點(diǎn)8鄰域內(nèi)的背景像素點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)方法去噪點(diǎn)。Wallflower和Data 2014數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的融合方法能有效抑制陰影,對(duì)光照有良好的魯棒性,在復(fù)雜動(dòng)態(tài)背景下能取得良好的效果。
[Abstract]:The background model based on color features is sensitive to illumination and shadow, and the background model based on texture features is prone to generate holes. A method of moving target detection based on confidence fusion of RGB color feature and SILTP(scale invariant local ternary pattern) texture feature is proposed. The background model is constructed by pixel SILTP texture information, RGB color information and their confidence. The texture and color differences between the current pixel and the background model are calculated respectively. The overall difference between the current pixel and the background model is calculated by the method of confidence fusion to achieve a better fusion effect. The update strategy of Vi be algorithm is used to update the background model. The experimental results on background pixels in foreground pixel 8 neighborhood and Data 2014 dataset show that the proposed fusion method can effectively suppress shadows and is robust to illumination. Good results can be obtained under the complex dynamic background.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61003130) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012BAH33F03) 湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015CFB525) 武漢市科技計(jì)劃創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(201307020402005)
【分類號(hào)】：TP391.41

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