| 基于改进的GMM参数估计的目标检测方法 |
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| 引用本文： | 李世锋,文志强,吴岳忠. 基于改进的GMM参数估计的目标检测方法[J]. 重庆工商大学学报(自然科学版), 2013, 30(5) |
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| 作者姓名： | 李世锋 文志强 吴岳忠 |
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| 作者单位： | 湖南工业大学计算机与通信学院,株洲,412007 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，湖南省自然科学基金项目，湖南省科技厅科研基金资助项目，湖南省教育厅科研基金资助项目 |
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| 摘 要： | 背景减除法通过计算当前帧与背景模型的差来实现运动目标的检测,因此背景建模是背景减除法的关键；混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,有效的提高了在光线强度变化,物体摇摆等复杂场景下建模的准确性；但它也有其固有缺点,针对利用传统EM算法进行GMM模型参数估计时,易陷入解空间的局部最优的缺陷,采用基于最大惩罚的EM参数估计,对传统的EM算法进行改进；另外,在检测不需要满足实时性时,提出了一种基于差分进化算法的GMM参数估计法；最后把改进的GMM参数估计方法应用于基于GMM模型的运动目标检测当中进行验证,并得到很好的检测效果.
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| 关 键 词： | 目标检测 GMM 参数估计 EM算法 差分进化 |
Target Detection Method Based on Improved GMM Parameter Estimation |
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| LI Shi-feng , WEN Zhi-qiang , WU Yue-zhong. Target Detection Method Based on Improved GMM Parameter Estimation[J]. Journal of Chongqing Technology and Business University:Natural Science Edition, 2013, 30(5) |
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| Authors: | LI Shi-feng WEN Zhi-qiang WU Yue-zhong |
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