通常,如果两个强度值之差小于20,ViBe算法认为它们是相近的。在文章《Evaluation of background subtraction techniques for video surveillance》中,作者建议在ViBe算法中用一个与模型样本中相关的阈值,这样会更好的处理伪装前景点。因此我们计算模型样本的标准偏差σ,并将其定义一个匹配阈值为0.5×σ,设定在整数范围[20...
实时性能：ViBe算法是一种基于像素的自适应建模方法，不需要预先训练复杂的模型参数。因此，在实时运动目标检测任务中，ViBe算法能够提供较高的处理速度和实时性能。鲁棒性：ViBe算法能够适应不同场景和目标的变化，对于光照变化、阴影和背景干扰等因素具有较好的鲁棒性。综上所述，ViBe算法是一种基于像素的运动目标检测算...
vibe算法主要是利用单帧视频序列初始化背景模型,对于一个像素点,结合相邻像素点拥有相近像素值的空间分布特性,随机选择它的邻域点的像素值作为它的模型样本值。我们假设t=0索引第一帧,NG(x)是像素位置x的空间邻域,位置y是根据统一定律随机选择的。 M0(x)={v0(y|y∈NG(x)} 缺点:在第一帧中出现一个移动的...
Vibe算法优化了背景模型中的相似度匹配算法; 关于运算效率的比较,《背景建模–Vibe 算法优缺点分析》中做了实验:为了得到最佳样本数量N值,分别选取N为5、15、20、25进行了实验对比:结果如图所示: 实验结果表明,N取20、25时,检测结果理想;考虑计算负载,N取20最优。与混合高斯的3-5个高斯模型的计算匹配比较,基于2...
Vibe算法是一种基于背景更新的前景检测算法,其原理是通过提取像素点(x, y)周围的像素值及以前的像素值建立像素点的样本集,然后再将另一帧(x,y)处的像素值与样本集中的像素值进行比较,如果其与样本集中的像素值的距离大于某阈值的话,则认为该像素点为前景像素点,否则为背景像素点。
1. VIBE算法 传统的 Vi Be 算法使用的是视频图像的首帧图像进行背景模型的初始化,对于视频图像中的每一个像素点的 8 邻域中随机选择某一个像素点的值作为其背景模型样本值,同时也随机的更新其邻域像素点的模型样本值,这样使得背景模型的建立过程得到了简化,很大的提高了算法的实时性。但是该算法也存在着一些问题...
ViBe算法中,默认的更新因子是16,当背景变化很快时,背景模型无法快速的更新,将会导致前景检测的较多的错误。因而,需要根据背景变化快慢程度,调整更新因子的大小,可将更新因子分多个等级,如rate = 16,rate = 5,rate = 1。 1)VIBE-A powerful random technique to estimatie the background in video sequences. ...
由于ViBe算法是针对摄像机静止情况下的运动目标检测,并不适用于摄像机运动的情况,会产生大量的前景点,但是利用LK光流法通过连续两帧计算每个像素点的运动向量,并使用该运动向量对前一帧图片进行运动补偿,然后通过帧间差分法得到初始运动目标检测结果和利用IViBe算法对结果进行“与”处理,从而可以得出最终的运动目标检测结...
以下是 VIBE 算法的流程图: 是否初始化参数构建似然函数构建先验分布定义变分分布计算梯度更新参数判断是否收敛输出结果 代码示例 以下是一个简单的 VIBE 算法实现示例,用于估计高斯分布的参数: importnumpyasnpdefgaussian_likelihood(x,mu,sigma):returnnp.exp(-0.5*np.sum((x-mu)**2)/(sigma**2))defgaussian...