【摘 要】
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针对室外视频监视环境复杂，现有的运动目标检测方法难以在克服背景干扰的同时准确地检测到慢速目标和运动着的小目标，且存在准确性低的问题，提出一种基于三阶中心矩场景区域分类
【机 构】
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北京航空航天大学计算机学院数字媒体北京市重点实验室,北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划(2014AA015104);国家自然科学基金(61370124);国家杰出青年科学基金(61125206);国家留学基金(201303070205)
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针对室外视频监视环境复杂，现有的运动目标检测方法难以在克服背景干扰的同时准确地检测到慢速目标和运动着的小目标，且存在准确性低的问题，提出一种基于三阶中心矩场景区域分类的运动目标检测方法。由于前景区域、扰动区域和背景区域内真实运动、无意义运动、背景噪声像素值变化规律不同，采用三阶中心矩建立区域内像素值变化和区域类型的对应关系，设计了基于三阶中心矩的分类器以完成自适应场景区域分类，最终在区域分类的结果上检测运动目标。实验结果表明，该方法针对室外监视视频区域分类结果良好，能够克服树枝叶晃动、水面波动等背景干扰，
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