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监控视频序列中运动目标的自动跟踪算法研究(4)

时间:2021-04-10 21:59来源:毕业论文
(式4.5) 如此标准化后,便符合了条件 。对于匹配的第K个Gaussian分布均值和方差进行如下更新: (式4.6) (式4.7) 其中,是一个更新常数,表示Gaussi

                                       (式4.5)

如此标准化后,便符合了条件 。对于匹配的第K个Gaussian分布均值和方差进行如下更新:

                            (式4.6)

           (式4.7)

其中,ρ是一个更新常数,表示Gaussian分布中各个参数更新快慢的程度。ρ较大时,则使得背景模型对背景变化的响应速度比较快,但是对运动目标的抗干扰能力不好,ρ较小时则相反;但是因为在多元Gaussian模型中,多个Gaussian模型来决定此时背景的判断,因此权值的影响也会影响到背景的更新,对背景的更新以及运动目标的抗干扰能力也会受到权值的更新率α的影响,使得α对背景模型的影响缩小化了。本篇论文对算子的匹配做了一点点改进,利用连续三帧图像作对称差分,这种方法可以很好地检测出中间帧运动目标的形状轮廓,并判断出当前像素是否为背景像素:

监控视频序列中运动目标的自动跟踪算法研究(4):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_72801.html
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