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基于长时间视频序列的背景建模方法研究被引量：1: 2018年; 针对现有背景建模算法难以处理场景非平稳变化的问题,提出一种基于长时间视频序列的背景建模方法.该方法包括训练、检索、更新三个主要步骤.在训练部分,首先将长时间视频分段剪辑并计算对应的背景图,然后通过图像降采样和降维找到背景描述子,并利用聚类算法对背景描述子进行分类,生成背景记忆字典.在检索部分,利用前景像素比例设计非平稳状态判断机制,如果发生非平稳变换,则计算原图描述子与背景字典中描述子之间的距离,距离最近的背景描述子对应的背景图片即为此时背景.在更新部分,利用前景像素比例设计更新判断机制,如果前景比例始终过大,则生成新背景,并更新背景字典以及背景图库.当出现非平稳变化时(如光线突变),本算法能够将背景模型恢复问题转化为背景检索问题,确保背景模型的稳定获得.将该框架与短时空域信息背景模型(以ViBe、MOG为例)融合,重点测试非平稳变化场景下的背景估计和运动目标检测结果.在多个视频序列上的测试结果表明,该框架可有效处理非平稳变化,有效改善目标检测效果,显著降低误检率.; 丁洁丁洁肖江剑况立群彭成斌

基于长时间视频序列的背景建模方法研究: 背景建模作为计算机视觉的一个重要内容，它在智能交通、人机交互、智能视频监控等系统中被广泛应用。具体的说，这些系统的底层通常使用背景建模方法来获取运动目标，因此，背景建模方法在这些系统中至关重要。　　现有背景模型主要分为基...; 丁洁; 关键词：视频序列计算机视觉

基于ViBe的运动目标检测改进方法被引量：12: 2017年; 针对运动目标检测算法视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)对光线突变适应缓慢和易产生目标丢失等问题,提出一种ViBe的改进算法。充分利用ViBe算法初始化特点,在ViBe中加入光线判定方法并设计生成ViBe新背景模型的方法,改变原始ViBe算法结构,使ViBe算法在光线突变时找到合适的帧重置背景模型,将光线突变时模型恢复问题变为模型重置问题,达到迅速适应光照突变的目的。实验结果表明,使用该方法可以使ViBe有两方面的改进:在光线突变时不会产生目标丢失;使ViBe算法更加快速地适应光照变化。; 丁洁况立群韩燮; 关键词：帧间差分背景差分运动目标检测

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丁洁