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基于加权核密度估计的自适应运动前景检测方法

原文链接：万方

• 作者：

  蒋鹏,金炜东

• 摘要：

  为解决监控视频背景初始化过程中前景干扰的问题,提出了一种基于加权核密度估计(KDE)的自适应运动前景检测方法.该方法对时间域变化稳定的像素值进行加权,并利用核密度估计构建背景模型,避免了背景初始化过程中前景的干扰.基于该背景模型,提出了一种新的阈值设定策略.该策略根据前景空间分布的连续性自适应获得前景阈值,填充前景中的孔,并更新阈值.实验结果表明:即使场景中存在运动前景,该方法能够在多种场景下获得90%以上的查准率和查全率,其性能优于传统的背景差法.

• 关键词：

  背景差 加权核密度估计 自适应阈值

• 作者单位：

  西南交通大学电气工程学院

• 基金项目：

  国家自然科学基金资助项目(61134002)% 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU12CX027)

• 来源期刊：

  西南交通大学学报

• 年，卷(期)：

  2012005