复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法

针对复杂光照与背景的图像中难以准确检测出人脸的情况,提出一种复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法。采用一种改进的光照补偿方法对图像进行光照预处理,融合改进的高斯肤色模型和非线性肤色模型,通过对融合算法进行收敛性验证与实例检验,证明了其可行性。实验结果表明,该算法能够对复杂背景及光照下多人脸、多姿态、遮挡、动态视频图像等情况的人脸检测有较好的检测效果。     

改进的路面图像背景校正算法

针对CCD(charge coupled device)摄像机在拍摄路面图像时存在的背景光照不均问题,对传统的背景校正算法进行了改进,提出了改进的基准背景法和两种改进的背景平均校正法:减背景法和校正系数法.结合实例对上述方法进行验证,结果表明,改进的基准背景法运算简便,适用于任何路面图像的背景校正;减背景法抑制背景噪声的能力优于校正系数法,但后者校正的图像更符合人眼的观测习惯.另外,对背景校正后的图像进行图像分割的结果也表明,当路面图像背景亮度均匀时,大津法可以获得理想的图像分割效果.     

一种复杂背景下的手部图像分割方法

提出了一种复杂背景下的手部图像分割方法。首先,在YUV颜色空间建立了YUV肤色模型,再利用摄像机对背景持续观测一段时间,建立背景的统计模型,然后将两种模型结合,对当前手图像进行分割,最后对分割后的图像进行形态学滤波、空洞填充与中值滤波等处理得到最终分割的手势。实验结果表明,此种方法算法简单,分割效果好,非常适用于复杂背景的手势分割与识别。     

一种结合颜色纹理直方图的改进型Camshift目标跟踪算法

针对背景中存在颜色相近目标或目标被遮挡时Camshift算法跟踪失败的问题,提出了一种改进的Camshift目标跟踪算法。首先,改进算法模型直方图的计算选用颜色和纹理相融合的直方图概率分布,解决了Camshift算法只使用单一的颜色模型、很难适应物体大范围运动造成的背景变化或遮挡的不足;其次,图像权值采用目标模型与目标候选模型特征概率之比的平方根来计算,并用权值进一步估计目标的位置和方向,克服了原始Camshift算法中图像权值仅依靠目标模型计算的不足,大大减少了背景特征对跟踪的影响;最后,利用粒子滤波对运动目标状态进行估计,以克服目标运动引起的遮挡、交错或重叠,进而提高目标位置跟踪精度。实验结果表明,改进算法的平均每帧成功率达到50%以上,平均中心位置误差低于20%。改进算法能有效改善目标跟踪性能,从而实现目标跟踪的有效性、准确性。     

一种眼睛精确定位的人脸检测方法

提出了一种图像生成的概率模型,通过检测人脸区域与该区域内人脸的特征,获得最佳的推理算法．该方法将图像分割成若干任意大小区域,包括人脸区域与背景区域,其目的是对相似度模型进行改进,以便判别人脸与背景区域的生成部分,然后利用GentleBoost算法定位出任意图像的人脸和人眼部分．实验结果表明,采用该方法能获得较好的效果,具有一定的使用价值．     

一种改进的运动目标检测

针对现有方法在复杂的环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了一种改进的基于混合高斯模型的背景消减法检测运动目标.改进了背景模型的更新算法,提高了背景更新速度.利用帧间差分法消除了"鬼影"问题,同时采用动态阈值分割算法,提高了准确性.实验结果表明,该算法能很好地提取出运动目标.     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法，针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法，即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法获取的背景图像初始化背景模型，可消除“鬼影”;利用计数法控制前景分割动态阈值，使前景图像更加准确；使用帧差法思想改进前景分割，使前景图像更加完整；通过引入阈值保证背景模型更新的稳定性。根据试验结果可知，改进ViBe算法对正常移动车辆、较小运动目标和存在静止情况的运动目标都有较好的检测能力，解决了“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题，同时相较于原ViBe算法和其他常用运动目标检测算法，改进ViBe算法在保证准确性的基础上提高了检测的完整性。     

改进的混合动静态背景的分割方法

针对动静态背景场景下背景分割虚警率高的问题,提出了一种基于块直方图特征的Zivkovic混合高斯模型改进算法—BHZ-MoG。该算法设计了图像的块观测向量,并根据块观测向量的统计规律将图像块分类为动态、半动态、静态块,由此给出了结合块观测向量与块分类的块直方图特征提取算法,同时结合块直方图特征与Zivkovic混合高斯模型对不同类型的块分别进行背景分割与模型更新。实验结果表明,相较于Zivkovic混合高斯模型,BHZ-MoG算法能够在保证查全率不变的情况下,有效提高背景分割结果的查准率;Zivkovic混合高斯模型及BHZ-MoG的最大F1分数分别为0.758和0.790,说明了BHZ-MoG算法可以获得较佳的前、背景分割效果。另外,BHZMoG算法还可有效降低Zivkovic混合高斯模型在动态背景下的虚警率。     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

基于高斯混合模型的光照自适应背景减法

采用带有光照自适应的基于高斯混合模型的背景减法提取移动物体的图像.通过只更新感兴趣的高斯分布减少运算量;对基于改进的高斯混合模型算法提取的图像,当光照快速变化时进行光照补偿.实验结果表明,改进的高斯混合模型算法,对光照快速变化的场景有较好的适应性,提取的图像效果较好.     

智能视频监控中的一种快速运动目标检测方法

为解决现有视频监控系统中目标检测算法无法应付复杂的环境且计算量较大等问题,结合背景模型算法和帧间差分的优点,对混合高斯背景方法和帧间差分进行改进,提出一种基于混合高斯模型背景法和混合差分相结合的运动目标检测改进算法.利用分块思想进行高斯背景建模,利用多帧差分实现混合差分,既能得到较高的灵敏度又能进一步提高检测效果和速度.通过实验证明该算法的可靠性和实时性.     

基于图像块填充的ViBe车辆检测算法

针对传统的Vibe检测算法(visual background extractor)在进行运动目标检测时存在Ghost区域的现象,提出了一种结合图像块的背景填充算法与帧间差分法的Vibe检测算法。此改进算法在初始化背景模型时,通过两帧相差获得运动目标所在区域;再通过相似性选择最优图像块对运动目标覆盖部分的背景进行填充;如此可重构完整的背景模型,有利于后续帧的检测。实验结果表明,与传统的Vibe检测算法相比,改进算法可以有效抑制Ghost现象的产生,使算法的检测性能有所提高。     

基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取

针对图像里处于复杂纹理背景中物体的轮廓提取正确率低的问题,首先研究了基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法和HMAX模型,然后利用HMAX模型所具备的具有基本视皮层功能结构的优点,弥补了前者所依据的生物学视觉结构比较简单的不足,最后提出并实现了基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取算法。通过与Canny算子和非经典感受野抑制的轮廓提取算法的评估比较,表明本文算法有效提高了轮廓提取的正确率。     

基于双向分析的KGMM运动目标检测算法

针对传统的目标检测算法往往是顺着时间轴方向从过去到现在分析视频序列,而忽略当前帧之后的逆向视频帧信息,对于复杂场景下的背景突变或光照变化的运动目标检测等方面存在不足.提出了基于双向分析的(KGMM)运动目标检测方法.在KGMM模型基础上,加入向后分析建立混合高斯模型,有效解决了较强的背景扰动和环境的复杂变化带来检测效果不好的问题,提高了算法的适应性.向前分析模型与向后分析模型共享一个高斯分布集,减少了高斯分布个数,保证了算法的运行速度.实验结果表明,改进的算法检测效果更理想.     

有源干扰背景下基于CFAR的信号检测方法改进

针对瑞利噪声分布的回波信号,单元平均CFAR算法是一种简单有效的信号检测方法。当回波背景中加入有源噪声干扰时,该检测方法受到限制。首次以噪声调幅干扰为信号杂波背景,建立数学模型。基于CFAR算法,分析该有源噪声干扰对信号检测概率的影响。对CFAR算法进行改进,使得信号检测方法适用于信号杂波背景的变化。最后通过仿真验证了此改进的CFAR算法提高了噪声干扰背景下信号的检测概率,并达到抗干扰的目的。     

银行智能监控管理平台中运动目标检测算法的研究

以银行为背景,开发设计了一个多功能的视频监控管理平台．该平台的主要组成部分是智能视频监控技术模块,其中目标检测部分采用基于高斯混合模型的差分法和改进帧差法相结合的方法．实验测试论证了算法具有较好的实时性和鲁棒性．     

一种基于帧间差分与背景差分的运动目标检测新方法

针对背景差分算法中在复杂背景下参考帧的提取问题,提出了一种新的运动目标检测方法.该方法基于帧间差分法检测出帧中的背景像素点后,再确立每个点的高斯模型,最后运用背景差分准确检测出场景中的运动目标.由于该方法提取的背景干净,故能有效克服以往检测算法存在的误检和空洞问题.试验结果表明,该方法快速、有效,能够满足运动目标的实时检测要求.     

一种背景自适应的运动目标检测算法

鉴于传统混合高斯模型背景更新的不足,融合边缘检测、帧间差分,提出一种背景自适应的运动目标检测算法。该算法利用Sobel算子提取图像的边缘信息,采用了三帧差分法把每帧图像分为背景区域、背景暴露区域以及目标运动区域,对背景暴露区域、背景区域以及运动区域采用不同的背景更新策略。实验表明,算法对缓慢运动物体、光线突变及背景融入等条件有较好的适应性,能够有效地检测运动目标。     

一种基于Gabor小波和颜色参数模型的阴影检测算法

本文提出了一种基于Gabor小波纹理特征分析和阴影参数模型颜色分析的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型,通过对特定帧的颜色分析建立阴影参数模型.对图像序列中的每一帧,首先通过差分法提取出前景区域,然后通过Gabor小波滤波的方法,对背景和前景图中的相同小区域进行纹理特征分析,比较特征向量的距离,以判断潜在的阴影点.然后,通过阴影参数模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析,并通过连通区域标记,形态学运算,FPR(去除假阴影)分析等方法,找出真正的阴影区域.实验结果表明,本算法具有较高的阴影检测率和物体检测率,可以满足实时检测的需要.