史东承,　李雪燕,　石小丁

(1.长春工业大学 计算机科学与工程学院， 吉林 长春　130012;2.吉林省长春市高新技术产业开发区管理委员会， 吉林 长春　130012)



ViBe背景减除步态检测

史东承1,李雪燕1,石小丁2

(1.长春工业大学 计算机科学与工程学院， 吉林 长春130012;2.吉林省长春市高新技术产业开发区管理委员会， 吉林 长春130012)

摘要：在步态检测过程中，ViBe算法利用单帧进行像素建模以及背景突然变化的处理。与混合高斯模型进行了对比分析，结果表明,该ViBe算法在建模、识别率等方面具有优势。

关键词：步态检测； 背景消除； 背景建模；ViBe； 混合高斯模型

0引言

步态检测是从视频序列中提取出人体轮廓，是步态识别过程的第一步，也是至关重要的一步，步态特征的提取及识别与步态检测息息相关。从国内外的文献来看，步态检测的算法包括光流法、背景减除法以及帧间差分法。

背景减除法是目前检测中最常用的方法，它利用含有运动目标的当前图像减除背景图像得到运动区域的轮廓。背景减除法最重要的是建立合适的背景模型，中值滤波法、均值滤波法以及混合高斯模型是背景减除法常用的建模方法[1-2]，前两者适合背景不变或者缓慢变化的场景，自动更新效果不好，后者通过多个高斯分布混合模型对像素进行建模，在背景发生变化时能够取得良好的结果，但其依赖于概率密度函数或统计学，这就要求我们对数学知识有非常好的掌握。文中提出一种不依赖概率密度函数基于像素建模的算法，即ViBe算法[3]。……