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針對室內安全監控的場景特點,提出一種穩健的運動目標檢測方法,對每個背景像素使
用多個矢量表示,利用當前幀和背景幀像素的色度分量差分進行運動檢測,并選擇性地更新背景模型。實驗表明,該方法能有效消除背景中振動對象的干擾,提高運動目標檢測的準確性,有利于消除由于虛假目標而導致的誤報警。
關鍵字:視頻序列;運動目標檢測;背景差分;背景更新
Abstract: According to the characteristic of the indoor surveillance, this paper presents a robust method for moving object detection, which gives multi vectors for each background pixel, and detects moving object via the chroma difference of the current and background image, at the same time the background model can be selectively updated. The experiments show this method can eliminate the swaying objects in the background and improve the detection of moving objects and reject false alarms.
Keywords: video sequences; moving object detection; background subtraction; background
update
用多個矢量表示,利用當前幀和背景幀像素的色度分量差分進行運動檢測,并選擇性地更新背景模型。實驗表明,該方法能有效消除背景中振動對象的干擾,提高運動目標檢測的準確性,有利于消除由于虛假目標而導致的誤報警。
關鍵字:視頻序列;運動目標檢測;背景差分;背景更新
Abstract: According to the characteristic of the indoor surveillance, this paper presents a robust method for moving object detection, which gives multi vectors for each background pixel, and detects moving object via the chroma difference of the current and background image, at the same time the background model can be selectively updated. The experiments show this method can eliminate the swaying objects in the background and improve the detection of moving objects and reject false alarms.
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