【摘要】：在基于子空間學(xué)習(xí)的背景建模方法中,利用背景信息對前景誤差進行補償有助于建立準確的背景模型.然而,當動態(tài)背景(搖曳的樹枝、波動的水面等)和復(fù)雜前景等干擾因素存在時,補償過程的準確性和穩(wěn)定性會受到一定的影響.針對這些問題,本文提出了一種基于誤差補償?shù)脑隽孔涌臻g背景建模方法.該方法可以實現(xiàn)復(fù)雜場景下的背景建模.首先,本文在誤差補償?shù)倪^程中考慮了前景的空間連續(xù)性約束,在補償前景信息的同時減少了動態(tài)背景的干擾,提高了背景建模的準確性.其次,本文將誤差估計過程歸結(jié)為一個凸優(yōu)化問題,并根據(jù)不同的應(yīng)用場合設(shè)計了相應(yīng)的精確求解算法和快速求解方法.再次,本文設(shè)計了一種基于Alpha通道的誤差補償策略,提高了算法對復(fù)雜前景的抗干擾能力.最后,本文構(gòu)建了不依賴于子空間模型的背景模板,減少了由前景信息反饋引起的背景更新失效,提高了算法的魯棒性.多項對比實驗表明,本文算法在干擾因素存在的情況下仍然可以實現(xiàn)對背景的準確建模,表現(xiàn)出較強的抗擾性和魯棒性.
[Abstract]:In the background modeling method based on subspace learning, using background information to compensate the foreground error is helpful to establish an accurate background model. However, when the dynamic background (swaying branches, fluctuating water surface, etc.) and complex foreground factors exist, the accuracy and stability of the compensation process will be affected to some extent. To solve these problems, an incremental subspace background modeling method based on error compensation is proposed. This method can realize the background modeling in complex scene. Firstly, the spatial continuity constraints of the foreground are considered in the process of error compensation, and the disturbance of the dynamic background is reduced while the foreground information is compensated, and the accuracy of the background modeling is improved. Secondly, the process of error estimation is reduced to a convex optimization problem, and the corresponding exact algorithm and fast solving method are designed according to different applications. Thirdly, an error compensation strategy based on Alpha channel is designed to improve the anti-jamming ability of the algorithm to complex foreground. Finally, the background template independent of the subspace model is constructed, which reduces the failure of background update caused by foreground information feedback and improves the robustness of the algorithm. A number of comparative experiments show that the proposed algorithm can achieve accurate modeling of the background in the presence of interference factors and has strong robustness and robustness.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)計算機學(xué)院;智能信息技術(shù)北京市重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273273,61175096,61271374) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(2012110110034) 北京市教委共建項目資助~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2193208