基于視覺背景提取的改進視頻運動目標提取算法
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在復雜場景下的視頻運動目標提取是視頻分析技術的首要工作。為了解決前景運動目標提取的精確度不高的問題，提出一種基于視覺背景提取（ ViBE）的改進視頻運動目標提取算法（ViBE+）。首先，在背景模型初始化階段采用像素的菱形鄰域來簡化樣本信息；其次，在前景運動目標提取階段引入自適應分割閾值來適應場景的動態(tài)變化；最后，在更新階段提出背景重建和調整更新因子方法來處理光照變化的情形。實驗結果表明，對于復雜視頻場景LightSwitch的運動目標提取結果在相似度指標上，改進后的算法與混合高斯模型（GMM）算法、碼本模型算法以及原始ViBE算法相比，分別提高了1.3倍、1.9倍以及3.8倍。所提算法能夠在有效時間內對復雜場景具有較好的自適應性，且性能明顯優(yōu)于對比算法。
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