张明军　黄志金　孙泽能

(广州大学华软软件学院网络技术系　广州　510990)



一种多特征联合的运动目标检测算法*

张明军黄志金孙泽能

(广州大学华软软件学院网络技术系广州510990)

摘要高斯混合模型已经成为对视频利用背景减除法进行运动目标检测的最多的一种背景建模模型,也成为一种标准模型。首先对高斯混合模型的理论框架及其性能进行了分析,分析了高斯混合模型仍需要解决的问题,并提出一种高斯混合模型联合多特征的运动目标检测算法,实验表明该算法具有较好的目标检测效果以及环境自适应性。

关键词高斯混合; 目标检测; 多特征联合

Class NumberTP391.4

1　引言

智能视频监控具有巨大的应用价值,但其稳定、高效的运动目标检测是需要首先解决的重要问题[1]。这个问题近年来越来越引起关注,成为当前计算机视觉的研究热点。运动目标检测的目的就是将视频中的运动目标从背景中提取出来。目前主要的检测方法有时间差分法(temporal difference)、光流法(optical flow)和背景减除法(background subtraction)等。时间差分法[2～3]通过比较两个或三个相邻帧间的差异实现运动目标检测,对动态环境有较强适应性,但检测精度不高,难以获得具有完整形状的目标。光流法[4]主要是通过计算出每个像素点的运动矢量,从而发现运动的像素点。在摄像机运动或背景变化时,光流法也能检测出运动目标,但计算复杂度高,在没有专用硬件支持的情况下很难做到实时检测,同时,抗噪和抗光照变化的性能较差。……