本文選題：目標(biāo)檢測 + 場景感知　； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2016年11期

【摘要】：背景減除法是一種主要的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測框架,但在復(fù)雜環(huán)境中構(gòu)建一種初始模型建立周期短、可靠性高、魯棒性好的模型仍是一大難題.本文從場景感知的角度出發(fā),在背景減除框架的基礎(chǔ)上提出一種目標(biāo)檢測方法.該方法根據(jù)前兩幀中穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)信息感知背景中潛在的前景區(qū)域,在第二幀建立初始模型時(shí)利用最近鄰域背景像素點(diǎn)代替可能的前景像素點(diǎn),提高了初始模型可靠性;結(jié)合顏色信息和二進(jìn)制特征提出了像素點(diǎn)二級(jí)分類判決機(jī)制,并通過感知像素點(diǎn)鄰域內(nèi)的紋理復(fù)雜度自適應(yīng)調(diào)整局部判決閾值和更新頻率;在模型更新階段提出處理誤判的反饋機(jī)制.在公開視頻序列上同幾種流行檢測算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果證明了本文算法的有效性和優(yōu)越性.
[Abstract]:Background subtraction is a main framework for moving target detection, but it is still a difficult problem to construct an initial model with short period, high reliability and good robustness in complex environment. In this paper, a target detection method based on background subtraction framework is proposed from the perspective of scene perception. According to the stable structure information in the first two frames, the method perceives the potential foreground region in the background, and uses the nearest neighborhood background pixels instead of the possible foreground pixels in the second frame to improve the reliability of the initial model. Combining the color information with binary features, a two-level pixel classification and decision mechanism is proposed, and the local decision threshold and update frequency are adjusted adaptively by sensing the texture complexity in the pixel neighborhood. At the stage of model updating, a feedback mechanism to deal with misjudgment is proposed. The experimental results of several popular detection algorithms on open video sequences show that the proposed algorithm is effective and superior.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;南京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)(No.2014ZX03006003)
【分類號(hào)】：TP391.41

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