混合高斯模型已经广泛应用于鲁棒的复杂场景背景建模,特别是在有微小重复运动的场合,如摇动的树叶、灌木丛、旋转的风扇、海面波涛、雨雪天气、光线反射等。基于像素的混合高斯模型对多峰分布背景进行建模很有效,能适应背景的变化如光线渐变,并能基本满足实际应用中对算法的实时性要求。 算法基本思想 用GMM对背景建模的基本...
//处理过后的背景数组里面的数据指回背景帧内存空间 backgroundFrame->imageData[liv_eachChannel] = lpv_backgroundImageData[liv_eachChannel]; //没有一个高斯分量匹配的 // 如果没有高斯分量匹配,则将权值最小的替换,即该高斯分量的均值变为当前像素值,标准差为初始较大值,权重为较小值 if (liv_match =...
基于这样的假设,我们可以对背景建模,并用每一帧减去同一个背景模型,来获得前景的信息。 2.1混合高斯模型 背景建模的方法,这里尝试经典的混合高斯模型。 混合高斯模型的思想源于单高斯模型。 在单高斯模型方法中,对于每一个像素,用一个高斯分布来描述其在不同时刻的灰度分布情况。 之所以可以用高斯分布描述,是基于假设...
混合高斯模型根据不同的匹配情况,选择相应的更新策略.主要有两个学习因子,用于均值和方差更新学习. 改进方法: 1)采取不同的学习机制,更新方差和均值; 2)根据背景的复杂情况自适应调整K的大小,从而减少计算的复杂度; 3)选择其他特征建立混合高斯模型,像纹理特征,纹理和颜色特征的结保等. 主要优点:可以适应光照渐变...
@威立三维科技老板在线混合高斯模型背景建模 威立三维科技老板在线 混合高斯背景建模是一种用于实时跟踪的技术,适合处理光照变化较大或背景中有运动目标的情况。这种建模方法为图像中的每个像素建立多个高斯分布,通常K的取值在3到5之间。每个像素的概率密度函数由多个高斯分布组成,每个分布有对应的权重、均值和协方差矩阵...
高斯混合模型(GMM) 一.概念 概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数形成的模型。 混合高斯模型使用K(基本为3到5个)个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则...
首先,我们通过实验分析混合高斯模型在背景分割中的一些缺陷;然后,针对这些缺陷我们对原算法提出了一些改进思路,改进主要分为以下五个方面:1)基于块的背景建模;2)背景模型判别准则:3)模型参数初始化;4)模型学习与背景更新;5)光照突变检测。2.背景建模。为了验证改进后算法在不同环境下的背景分割效果,我们在不同场景...
基于高斯混合模型的背景建模球员检测算法
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基于元认知模型的智能混合高斯背景建模