區域顏色屬性空間直方圖背景建模
摘要：目的為了能在光照變化、動態背景干擾這一類復雜場景中實時、準確地分割出運動前景,針對傳統的基于顏色特征和基于像素的方法的不足,提出一種在顏色屬性空間進行區域直方圖建模的運動目標檢測方法。方法首先將RGB顏色空間映射到更為穩健的低維顏色屬性空間,以顏色屬性為特征在像素的局部范圍內建立直方圖,同時記錄直方圖每一個分區中像素的空間信息,使用K個空間直方圖構成每個像素的背景模型,每個直方圖根據其匹配度賦予不同的權重。降維的顏色屬性提高了模型的魯棒性和檢測的時效性,空間直方圖引入的位置信息提高了背景模型的準確性。然后通過學習率αb和αω來控制各模型直方圖及其權重的更新,以提高模型的適應性。在標準測試數據集的所有視頻序列中進行了實驗,通過分析綜合性能指標(F1)及平均假陽性(FN)曲線,確定了算法中涉及參數的合理取值范圍。結果對實驗結果定性和定量的分析表明,本文方法能夠得到良好的前景檢測效果,尤其在多模態場景和光線變化的復雜場景中能顯著提高檢測性能。各類場景的平均綜合性能指標(average F1)相比性能突出的方法ViBe、LOBSTER(local binary similarity segmenter)和DECOLOR(detecting contiguous outliers in the low-rank representation)分別提高了0.65%、3.86%和3.9%,并通過GPU并行加速實現運動目標的實時檢測。結論在復雜視頻環境下的運動目標檢測中,相比已有方法,本文方法能夠更為準確地分割出運動前景,是一種實時、有效的檢測方法,具有一定的實用價值。
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