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基于QPSO的VIBE算法

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  與傳統(tǒng)背景減除建模算法相比,視頻背景提取算子( VIBE)算法無需估計背景數(shù)據(jù)的概率分布。所以,不像傳統(tǒng)背景減除算法需要一定數(shù)量的訓練視頻幀,具有較小的運算復雜度與較好的精度,適用于嵌入式實時視頻監(jiān)測。某些場合下,視頻流需要適時改變分辨率。然而,傳統(tǒng)VIBE算法通常采用固定參數(shù),不同分辨率的視頻流,會導致固定參數(shù)的VIBE算法的檢測精度下降。為此提出一種基于量子蟻群最優(yōu)(QPSO)參數(shù)尋優(yōu)算法,在初始狀態(tài)對于視頻流進行參數(shù)尋優(yōu)計算,獲取相應的最優(yōu)參數(shù),從而提高VIBE算法的學習能力。實驗從定量和定性兩個角度驗證了本文改進的VIBE算法大幅度提升了針對不同分辨率的視頻流分析能力。
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