一种基于历史背景的混合高斯背景建模算法

针对背景场景重复显现问题,提出了一种基于历史背景的混合高斯模型(History Background-based GMM,HBGMM).相较于传统的混合高斯模型,该模型对历史背景模型进行标记,并通过判决匹配次数快速调整历史背景模型的学习率.同时对模型权重低于阈值下限历史模型和非历史模型进行区别处理,用该方法更新模型权重从而降低误检率,使历史模型尽量避免误删除.实验结果表明,本文提出的基于历史背景的混合高斯背景模型能够实现记忆背景的功能,从而更快地适应场景的变化,减少前景误判.     

基于风险决策的混合高斯背景建模

对于固定摄像机的人体运动目标的检测,在现有混合高斯模型中,往往希望混合高斯模型中高斯函数的个数数目越大越好,同时现有算法对场景内每个像素点都采用统一的背景模型参数更新规则,每获得新的视频帧图像,都要对图像内所有像素点的所有高斯函数参数进行更新,这会带来庞大计算量,影响算法实时性。本文针对高斯背景建模算法的这种特点,对有新物体移入或物体移出当前场景时的情况,提出了改进的高斯建模算法,引入风险决策应用于前景目标的突变判断中,并通过实验验证了改进的算法在目标检测率和系统实时性方面的改进。     

基于风险决策混合高斯背景建模快速检测前景目标突变

将风险决策引入前景目标的突变判断中,通过设计一个时序计数器函数来记录图像上某一像素点被划为前景的次数,当次数大于某一阈值时,将该像素从前景点改判为背景点,据此可以估计该像素点为背景点的概率,做出风险决策,以便及时更新混合高斯背景模型参数,从而减少多个高斯模型的高额计算量．最后通过实验验证了算法在目标检测率和实时性方面的改进．     

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.     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种...     

一种基于背景模型的自适应的目标检测方法

运动目标检测是智能视频监控系统中的一项关键技术。常用的目标检测方法有时间差分法、背景减除法和光流法。本文针对Kim提出的改进的目标检测方法和一种背景减除法与时间差分法加权平均的运动目标检测方法的不足,介绍了一种基于背景模型的自适应的目标检测方法。     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种基于混合高斯背景模型的像素分类运动目标检测方法.该方法首先利用混合高斯模型对背景建模,克服了场景变化等因素带来的影响;其次,利用背景减法得到差分图像并对像素进行分类,最后对分类后的像素集分别进行阈值化分割,得到前景目标.实验结果表明,与传统的基于全局阈值的分割法相比,本文算法能够获得更好的检测效果和鲁棒性.     

基于块背景建模的运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉中目标识别、目标跟踪和场景理解的前提.文中提出一种基于块的混合高斯背景建模方法,采用图像块的均值和块内方差作为块的特征对场景进行建模,并对前景块根据它的邻域块处理以得到更精确的目标区.新方法不仅考虑了像素在时间域上的分布信息,还利用了像素邻域间的信息消除虚警数,改善了传统混合高斯背景建模方法处理...     

基于时空熵分析的组合高斯背景建模方法

为提高视频监控系统中背景高斯模型的更新速度,提出了场景运动复杂度的概念和计算方法,并在此基础上提出了一种组合高斯背景建模方法:根据像素的时空模型分析场景运动的复杂性并计算出场景的熵值图,按照最大熵阈值将熵值图分割为稳定区域和动态区域,然后在不同的区域采用不同的高斯模型及相应的更新算法.利用该方法对384像素×288像素视频文件进行前景分割,结果表明,该方法能有效地分割运动目标,具有较快的更新速度.     

自适应高斯混合模型语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．     

基于混合高斯背景模型的SF_6泄漏自动检测

为了能够针对可能发生的SF6泄漏情况,进行连续及时的无人监测,基于红外辐射成像技术提出一种自动检漏方法。利用SF6泄漏在红外视频中类似烟雾的动态特性,采用混合高斯背景建模的方法进行SF6气体的泄漏检测,并基于数学形态学方法去除斑点等噪声,完成对泄漏区域的自动标记定位。通过对多个红外气体成像检漏仪采集到的SF6视频进行泄漏检测,实验结果表明,该方法能克服光线变化等背景扰动影响,实现泄漏点的检测和定位。     

基于DRJMCMC方法处理多元正态混合模型

运用带延迟拒绝的可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛方法(DRJMCMC)来研究多元混合模型的参数估计和模型选择问题.在混合元的分裂和合并过程中,依然遵照转移前后模型的一阶和二阶矩不变的原则,同时引进随机产生的正交阵解决协方差矩阵不同的问题.还给出DRJMCMC算法在多元正态混合模型中的接受概率的具体表达式.最后给出了一些模拟数据的结果来验证这个算法的可行性及优良性.     

一种基于高斯马尔可夫随机场模型的混合像元分解方法

传统的混合像元分解模型只考虑了光谱信息,而忽略了空间相关信息的利用.事实上遥感影像以及分解后获得的组分影像都具有空间自相关关系.本研究提出利用高斯马尔可夫随机场模型来描述组分空间相关的特性,构建一种综合利用影像光谱和空间信息的混合像元模型,以提高混合像元分解精度.利用模拟与真实的数据证实了本文方法的有效性,一定程度上能...     

预测自适应Gauss混合模型线谱频率量化

为了实现高质量低速率语音编码,提出了高效线性预测Gauss混合模型(Gaussianmixturemodel,GMM)线谱频率参数量化算法(LP-GMM-LSFQA)。线谱频率(linearspectralfrequency,LSF)参数先去均值,经过一阶线性预测,得到残差信号,将残差用协方差矩阵为对角阵GMM量化算法进行量化。在此基础上,利用反量化后参数自适应更新GMM的加权系数和均值,进一步提出了预测自适应GMM-LSF量化算法(LP-AGMM-LSFQA)。实验表明LP-GMM-LSFQA在20b/帧时量化性能超过预测分裂矢量量化22b/帧时的量化性能,节约2b/帧;LP-AGMM-LSFQA量化性能优于LP-GMM-LSFQA。     

预测自适应Gauss混合模型线谱频率的量化

为了实现高质量低速率的语音编码,提出了高效线性预测Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)线谱频率参数量化算法(LP-GMM-LSFQA)。线谱频率(linear spectral frequency,LSF)参数先去均值,经过一阶线性预测,得到残差信号,将残差用协方差矩阵为对角阵GMM量化算法进行量化。在此基础上,利用反量化后参数自适应更新GMM的加权系数和均值,进一步提出了预测自适应GMM-LSF量化算法(LP-AGMM-LSFQA)。实验表明:LP-GMM-LSFQA在20 b/帧时量化性能超过预测分裂矢量量化22 b/帧时的量化性能,节约2b/帧;LP-AGMM-LSFQA量化性能优于LP-GMM-LSFQA。     

基于PCNN的高斯混合模型运动检测改进方法

针对同定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法.改进方法引入PCNN算法,针对模型匹配问题,提出自适应局部阈值算法并结合区域增长思想,利用PCNN的迭代计算,逐步检测出运动目标.实验表明,改进的方法与传统方法相比具有更好的运动目标检测能力,在运动目标和背景的灰度值差别比较小的情况下,能改善其运动目标检测的效果.     

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...     

基于高斯混合模型的说话人识别系统

针对概率得分均值法出现的单个帧概率打分容易畸低的情况以及投票法因归一化而损失掉正面影响帧的打分，提出了一种引入可信度的均值方法，实验证明：该方法兼顾二者的优势的同时，在一定程度上消除了各自产生的不利影响，提高了说话人识别的精度。     

基于高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法

提出一种改进的车辆检测与跟踪方法。在目标检测阶段,针对传统高斯混合建模算法对环境变化适应能力较差的问题,设计一个环境变化判断因子,据此进行高斯混合模型更新率的自动切换;在车辆跟踪阶段,为提高跟踪精度和跟踪效率,引入卡尔曼滤波并设计了跟踪列表进行单目标和多目标的跟踪。实验表明,该方法对光照突变有较好的适应性,能实现车辆的有效检测与跟踪。