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基于改进密码本模型的视频对象检测

李琦,  邵春福,  岳昊,  赵丹,  孙轶轩

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2011 >  29(5): 140-144
李琦, 邵春福, 岳昊, 赵丹, 孙轶轩. 基于改进密码本模型的视频对象检测[J]. 交通信息与安全, 2011, 29(5): 140-144. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.05.029
引用本文: 李琦, 邵春福, 岳昊, 赵丹, 孙轶轩. 基于改进密码本模型的视频对象检测[J]. 交通信息与安全, 2011, 29(5): 140-144. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.05.029
shu
LI Qi, SHAO Chunfu, YUE Hao, ZHAO Dan, SUN Yixuan. Video Object Detection Based on Improved Codebook Model[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2011, 29(5): 140-144. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.05.029
Citation: LI Qi, SHAO Chunfu, YUE Hao, ZHAO Dan, SUN Yixuan. Video Object Detection Based on Improved Codebook Model[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2011, 29(5): 140-144. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.05.029
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基于改进密码本模型的视频对象检测

doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.05.029

  • 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 北京100044

  • 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 北京100044

  • 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 北京100044

  • 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 北京100044

  • 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 北京100044

详细信息

  • 中图分类号: U491

Video Object Detection Based on Improved Codebook Model

    摘要
  • 摘要: 提出了自适应块均值码本模型,可以有效地处理动态背景.该方法考虑了块中像素在相邻帧间的时间联系,像素与其相邻像素间的空间联系,而不是认为像素间相互独立,并能够根据背景变化自适应调整图像块的尺寸.改进的码本模型将当前帧分割为大小自适应的非重叠块,当块中变化像素面积在一定阈值范围内时,将该图像块4等分,并用块均值建立粗糙的cache码本;在码本精细化过程中,用Mahalanobis距离计算cache码本间相似度,相似度高的码本融合为一个码本,最终得到精细码本;将改进模型与HSV色彩空间相结合,可以有效地对前景运动目标和背景进行分割.实验表明,改进的码本模型可以有效的处理动态背景,同时在处理速度上可以满足实时前景背景分割的需要.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2011-10-28

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