[1]孙剑芬.基于高斯核密度估计的运动目标检测新方法[J].计算机技术与发展,2010,(08):45-48.
　SUN Jian-fen.New Method for Moving Object Detection Based on Gaussian Kernel Density Estimation[J].,2010,(08):45-48.
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基于高斯核密度估计的运动目标检测新方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年08期
页码:
45-48
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
New Method for Moving Object Detection Based on Gaussian Kernel Density Estimation
文章编号:
1673-629X（2010）08-0045-04
作者:
孙剑芬
南京师范大学泰州学院信息科学与技术系
Author(s):
SUN Jian-fen
Department of Information Science and Technology,Taizhou College of NanjingNormal University
关键词:
核密度估计; 关键帧; 梯度; 聚类
Keywords:
kernel density estimation;  key frame;  gradient;  clustering
分类号:
TP391.4
文献标志码:
A
摘要:
针对传统的核密度估计在运动目标检测中需要进行复杂的运算,并且背景模型无法自适应更新等问题,提出了基于关键帧采样的核密度估计背景建模算法。结合间隔视频序列的平均背景和相似性原理,提取具有关键背景信息的样本建立背景模型,大大缩短了背景建立的时间。同时引入融合背景更新策略,实现了背景的自适应更新,克服了光照变化对背景重建的影响。在此基础上,检测系统结合梯度和聚类消除了运动阴影。实验结果表明,该方法具有检测精度高,运行速度快等特点,更好地满足了实时性要求
Abstract:
A kernel density estimation background model based on key sampling is presented in the moving object detection.A crucial background information samples,which is obtained by means background of interval sequence and pixel similarity theory,is employed to b

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备注/Memo

备注/Memo:
国家“十一五”计划课题（FIB070335-B8-04）孙剑芬（1981-），女，江苏江阴人，助教，硕士，研究方向为计算机视觉、多传感信息融合和智能交通系统
更新日期/Last Update: 1900-01-01