【摘 要】
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背景估计主要是构建场景中的背景,这些场景通常是一系列视频帧,并且包含有运动物体。场景的背景估计在虚拟现实和人机交互上有很多重要的用途,而且在一些安全场合也有很多运
【机 构】
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江西省科学院能源研究所,信阳博物馆,合肥学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602220);江西省自然科学基金青年基金(20161BAB212057);江西省科技厅科研项目(20171ACH80022,20161BBI90004);江西省科学院产学研项目(201101211120024);江西省科学院博士项目(2015-YYB-05,2015-XTPH1-05);安徽高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxfx2017099);安徽高校自然科学研究重点
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背景估计主要是构建场景中的背景,这些场景通常是一系列视频帧,并且包含有运动物体。场景的背景估计在虚拟现实和人机交互上有很多重要的用途,而且在一些安全场合也有很多运用,如视频监控、视频分割等。通过运用时间中值滤波和高斯滤波,提出了一种非常鲁棒的场景背景建模方法。具体而言,即先从这些视频序列中训练一个概率密度函数(PDF),再使用这个密度函数对背景象元进行建模。从而过滤出来其中低概率密度的象元,将其作为前景运动物体或者噪音。最后,用时间中值滤波过滤视频序列中剩余的象元。在2016的场景背景建模竞赛中(SBMnet),对该方法从多个指标进行了测试。实验结果表明,与传统中值滤波器及其他扩展方法相比,改进的方法在背景杂乱和有运动的情况下也可以取得很好的效果。
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