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背景建模及运动目标的提取是运动目标检测的研究热点和经典难题。基于传统的背景建模方法,提出一种基于自适应的改进GMM方法的背景建模新算法以获得高效和准确的分割结果。为了得到良好的背景模型,模型里各高斯分布的均值和方差需要根据场景的变化进行对应的更新。首先改进了前景构图方法,然后对高斯分布均值和方差的参数更新机制进行改进,提高了算法的精确性。仿真的结果显示:改进后的算法具有更好的抗干扰能力,能够应对背景的变化,减少误检和漏检现象的发生。