一种基于混合高斯的双空间自适应背景建模方法

为解决运动目标缓慢运动或暂时停止以及场景突变问题,受人类获取知识过程启发,提出一种基于混合高斯的双空间自适应背景建模方法,即采用当前混合高斯模型空间和记忆空间(用于存储曾经的背景模型)对场景进行自适应建模。两个空间模型更新采用不同的学习率:在当前混合高斯模型空间,学习率根据高斯分布对场景的贡献程度进行自适应更新,以解决运动目标缓慢运动或暂时停止问题;记忆空间存储曾经的背景模型,以提高算法对背景突变的适应性,故采用固定学习率进行更新。试验结果表明了所提方法的优越性。     

一种基于反馈信息的视觉图像背景建模方法

高斯混合模型已经广泛应用于视觉图像的运动目标提取.但传统高斯混合模型存在静止前景融入背景的问题.为了解决这个问题,提出了一种特定场景下基于反馈信息的背景模型更新改进算法.首先采用基于形状特征的目标分类器将前景目标识别为行人和车辆,然后通过多目标跟踪判断目标是否静止,进而将前景目标识别为静止行人,运动行人,车辆三种模式,最后将跟踪与分类的结果与高斯模型的更新相结合,根据分类后反馈的信息对不同的分类区域采取不同的学习率更新.实验结果表明,该方法能够有效地解决特定场景中前景融入背景的问题.     

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。     

基于混合高斯和HOG+SVM的行人检测模型

为了提高行人检测系统的检测率,提出了一种基于混合高斯背景建模结合方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)+支持向量机(support vector machine,SVM)的行人检测模型.首先,采用混合高斯模型进行前景分割,有效提取出运动目标区域;然后,在行人识别部分通过缩小检测窗口尺寸来降低HOG特征维数;另外,利用误识别区域,对样本库的信息进行二次更新,以优化SVM分类器;最后,以随机视频帧为测试样本进行模型性能验证.结果表明,在保证检测率和检测速率的情况下,该混合高斯结合HOG+SVM模型的误检率仅为4%,说明该模型能够在复杂场景下实时准确地进行行人检测.     

基于三帧差分混合高斯背景模型运动目标检测

针对混合高斯背景模型运动目标检测的光照突变误检以及突然运动目标的“鬼影”问题,提出了一种基于三帧差分的混合高斯背景模型运动目标检测算法。通过图像前景检测比例判断光照是否发生突变,利用三帧差分法对图像的背景区域、运动区域和背景显露区域进行划分,并根据光照情况及时改变各区域的学习率以调节混合高斯模型背景迅速更新,设计了基于三帧差分的学习率自适应混合高斯模型背景更新的方法。该方法使光照突变及目标突然运动后产生的新的背景模型得到迅速更新,从而改善这两种情况下运动目标检测效果。实验结果表明,该算法避免了光照突变时的大面积误检现象,并且同时解决了突然运动目标的“鬼影”问题。     

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.     

基于Davinci-DM6467的高斯混合模型算法的实现

针对智能监控中运动目标检测的问题,提出了基于Davinci-DM6467的高斯混合模型像素级的背景分割策略。对彩色图像建立高斯混合模型,根据场景中象素点的稳定性来调整模型参数的更新速率;通过和马氏阈值进行对比来判断是不是要更新背景模型;通过和背景阈值进行对比来判断哪几个模型是属于背景区域。经验证性实验测试,结果表明,高斯混合模型在运动检测中实时性好,对环境有较强的鲁棒性。     

基于YC_bC_r颜色空间的背景建模及运动目标检测

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中.首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图(Local Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果.实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值.     

基于空间信息高斯混合模型的运动车辆检测

针对传统的高斯混合模型运动目标检测法仅仅在像素域的时间尺度上对像素进行分类,而忽视空间位置信息,导致在背景图像和场景的动态变化情况下造成误判等问题,提出了一种基于空间邻域加权的高斯混合模型的运动车辆检测方法.该方法首先根据像素的空间尺度上特征信息,定义了一个具有抑制噪声能力的空间信息函数;然后设计了具有空间约束的当前像...     

基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

为解决高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)在车辆检测中存在的车辆断裂等问题,提出了一种基于匹配度分布的混合高斯车辆检测算法.该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值,得到初步的背景模型;匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性;根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布,对当前图片改变背景学习的规则,去除了干扰,适应了背景的变化.实验结果表明,该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16％以上,使背景也更稳定和准确,克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题,提高了车辆区域检测的准确性.     

改进的混合高斯模型的运动对象分割算法

针对视频序列中运动对象分割问题,提出一种改进的混合高斯模型分割算法.该算法首先由混合高斯模型得到前景,之后用当前帧的前景区域与上一帧对应位置做差,区分出实际变化区域及误检区域并为误检区域赋予较大的更新速率,从而有效地改善了长时间静止物体转为运动后留下的"鬼影"及光线突变导致的大面积误检情况.采用阴影抑制和形态学滤波使得前景目标分割的性能得到有效的提高.实验表明,本算法能够迅速响应实际场景的变化,准确分割出运动对象.     

基于边缘特征的背景建模和去抖动方法

 针对户外监控系统中存在的背景复杂变化及摄像机抖动等问题,提出了一种利用背景边缘信息进行背景建模及去除摄像机抖动的方法。首先,对一段视频序列进行边缘检测,提取出可靠的背景边缘;然后,对处在背景边缘附近的复杂区域建立高斯混合模型,而对其他相对简单的区域建立时间平均模型,兼顾了检测精度和计算代价;再利用可靠的背景边缘信息消除因摄像机的抖动而出现的虚假目标。实验结果表明,该方法在检测速度上比单独采用高斯混合模型提高了50%,在摄像机抖动时能很好地降低虚警率,可用于复杂场景的运动目标检测。     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

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.     

基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

为解决高斯混合模型GMM（Gaussian Mixture Model）在车辆检测中存在的车辆断裂等问题, 提出了一种基于匹配度分布的混合高斯车辆检测算法。该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值, 得到初步的背景模型； 匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性； 根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布, 对当前图片改变背景学习的规则, 去除了干扰, 适应了背景的变化。实验结果表明, 该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16%以上, 使背景也更稳定和准确, 克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题, 提高了车辆区域检测的准确性。     

基于改进的混合高斯模型背景建模在运动目标检测中的实现

混合高斯模型方法广泛应用于现代智能视频监控系统中的运动目标检测,但受制于不可改变的客观环境影响---尤其是光照、背景对象的轻微扰动等影响,往往检测效果不佳,为了解决该问题,使运动目标检测工作可以更好地适用于多种环境,笔者提出了基于改进的混合高斯模型背景建模方法,利用二维中值滤波和形态学原理对强点干扰噪声进行有效过滤,同时保护好信号变化的边界。实验表明：该方法可有效提高抵制噪声干扰效果,具有准确的目标检测效果。     

自适应背景建模及运动目标的检测

提出一种能在动态摄像机场景下检测前景物的算法(AGMM).本方法采用角点特征对前后两帧图像进行匹配,估算两帧图像的移动向量,并以此校正高斯混合模型(GMM),并在此基础上进行背景的重建以及前景物的分割.以不同场景的视频序列对本算法和GMM算法进行比较.实验结果表明,提出的算法能够适应动态摄像机场景,以牺牲一点复杂度为代价,大大提高检测精度,并且在摄像机移动比较大的位移时仍然可以得到正确的结果.     

Advances in SVM-Based System Using GMM Super Vectors for Text-Independent Speaker Verification

For text-independent speaker verification, the Gaussian mixture model （GMM） using a universal background model strategy and the GMM using support vector machines are the two most commonly used methodologies. Recently, a new SVM-based speaker verification method using GMM super vectors has been proposed. This paper describes the construction of a new speaker verification system and investigates the use of nuisance attribute projection and test normalization to further enhance performance. Experiments were conducted on the core test of the 2006 NIST speaker recognition evaluation corpus. The experimental results indicate that an SVM-based speaker verification system using GMM super vectors can achieve appealing performance. With the use of nuisance attribute projection and test normalization, the system performance can be significantly improved, with improvements in the equal error rate from 7.78% to 4.92% and detection cost function from 0.0376 to 0.0251.     

一种改进的基于混合高斯分布模型的自适应背景消除算法

视频检测技术是智能交通系统研究中一个重要研究方向,根据交通流视频检测的特点,对基于混合高斯分布模型的自适应背景消除方法进行了改进.包括:背景模型匹配只使用亮度信息;将高斯分布模型按权值、方差排序;使用单目深度信息来确定背景;动态调整采样频度等.实验表明,本文提出的算法,分割效果较佳,分割的实时性大大增强.     

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.