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动态场景中基于背景建模的运动目标检测算法的研究

作　者: 周箴毅
导　师: 胡福乔
学　校: 上海交通大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 目标检测 核密度估计 最大后验概率-马尔可夫随机场 最小割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 536次
引　用: 3次
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内容摘要


智能监控系统是目前国际上视频监控研究领域的发展方向之一。所谓智能型的监控系统是指利用当今先进的数字信号处理技术、模式识别技术、人工智能理论及自动控制技术等,将单个视频监控产品集成到一个监控系统中,使整个监控系统具有智能性。智能监控系统的核心技术是运动目标的检测,识别和跟踪,而对运动目标的准确检测是进行后续识别,跟踪的关键环节。背景建模一直则是运动目标检测中的一个重要课题。本文提出了一个适用于动态背景的基于非参数估计的前景背景对比模型。这个概率模型不仅考虑了传统目标检测中的时域相关性(背景减除等),也考虑到了在动态场景中大量存在的空间相关性,使得模型在摇动树枝等动态背景中依然能够准确地检测目标。模型通过核密度估计的方法模拟了象素点5维特征向量(彩色灰度值,图像坐标)的概率分布,并在图像序列中滚动更新。对于每一新入帧通过马尔可夫随机场最大后验概率(maximum a posteriori-Markov random field)判决框架将前景背景全局分割问题转化为图论最大流最小割(graph-cut)求解。实验证明,上述算法能够在一般目标检测特别是动态场景的检测中取得很好的效果。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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