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基于典型相关树加权置信传播的运动目标检测
摘    要:针对基于视频的运动目标检测中视频背景复杂多变的特点,提出一种基于典型相关树加权置信传播的算法进行运动目标提取.首先将视频图像分成大小相同的子块,构造出有环图模型;再运用tree-reweighted算法将环路分解成生成树的形式,进行有环图模型的目标优化检测;然后利用典型相关分析求解相邻子图像块之间的典型相关系数值,选取典型相关系数值最大的两子图像块进行连接,组成新的环路;最后利用树加权置信传播算法迭代更新信息,实现视频运动目标的检测.试验结果表明,该算法的运行时间为9.8 s,与原图像的相似度可达到95%以上,因此它可以比较准确检测分离出视频序列运动目标,且稳定性好,运算时间较短,适合于对运动目标的实时检测.

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