欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:50118146
大小:3.06 MB
页数:63页
时间:2020-03-06
《基于模型共享机制的前景检测算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于模型共享机制的前景检测算法赵坤2015年1月中图分类号:TP391UDC分类号:004.4基于模型共享机制的前景检测算法作者姓名赵坤学院名称计算机学院指导教师陈宇峰老师答辩委员会主席吴威教授申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月ForegroundDetectionbasedonModel-sharingStrategyCandidateName:KunZhaoSchoolorDepartment:ComputerScienceFacultyMentor:YufengChenChair
2、,ThesisCommittee:Prof.WeiWuDegreeApplied:MasterofScienceMajor:ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:January,2015研究成果声明本人郑重声明:所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知,文中除特别标注和致谢的地方外,学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位
3、或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名:日期:北京理工大学硕士学位论文摘要前景检测是计算机视觉领域的研究热点之一,在智能视频监控、自动驾驶、视频分类与检索、运动行为分析等领域有着广泛的应用。在复杂的场景下,由于动态背景、光照变化和相机抖动等因素的影响,如何准确而有效的将前景目标提取出来是研究中的难点。本文针对动态背景问题进行了较为深入的研究,具体思路是通过对时域和空域特征的分析,根据动态背景的变化特点,先将动态背景区域初步区分出来,然后对此区域内的像素点
4、采用模型共享的方式进行迭代的检测,从而降低动态背景区域的误检测率,提高检测效果。首先,为了有效的将场景中的动态背景区域区分出来,本文提出了一种基于哈尔小波变换的背景时域稳定程度计算方法,时域稳定程度指的是背景像素值随时间的变化情况。根据场景中不同区域的时域变化特征,通过哈尔小波变换的方式对其进行量化分析,进而将动态背景初步区分出来。其次,针对动态背景区域误检测率高的问题本文提出了背景模型共享机制。背景模型共享机制是指位于动态背景区域的像素点不只与自身的背景模型去比较,同时有可能共享邻域内其他像素的背景模型并与之比较,从而弥补单一背景模型中样
5、本不够丰富的问题。这样可以降低动态背景的误检测率,提高识别准确率。最后,本文将背景模型共享机制融入到前景检测算法中,并借鉴其他算法中的先进思想,提出了基于模型共享机制的前景检测算法。算法中引入了邻域传播机制和背景更新率调节机制,并根据本文算法的特点进行了相应的改进。实验结果显示,本文算法可以有效的降低背景误检测率,具有较好的检测效果。关键词:前景检测;动态背景;背景建模;模型共享I北京理工大学硕士学位论文AbstractForegrounddetectionisaresearchfocusincomputervision.Ithasbeen
6、widelyusedinAutomaticVideoSurveillance(AVS),automaticdriving,videoindexandclassificationandmotionbehavioranalysis.Incomplexscenes,dynamicbackground,illuminationchanges,camerajitterandotherfactorsmayhaveadverseeffectsinforegrounddetection.Howtoextracttheforegroundaccurately
7、isthekeytotheresearch.Inthispaper,wefocusondynamicbackground.Byanalyzingthetemporalandregionalvariationindynamicarea,wedistinguishthedynamicbackgroundfromthescenefirst.Thenusethemode-sharingstrategytodetecttheforegrounditeratively.Theproposedapproachleadstoalowerfalseposit
8、iverateandhasabetterdetectionresults.Firstly,inordertodistinguishthedynamicbackground,wep
此文档下载收益归作者所有