【摘 要】
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动态前景目标识别和提取是计算机视觉领域的重要内容。对动态图像进行前景目标提取与运动跟踪,通过改进高斯混合背景模型,提出一种基于自适应特征加权的前景目标提取算法,目
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动态前景目标识别和提取是计算机视觉领域的重要内容。对动态图像进行前景目标提取与运动跟踪,通过改进高斯混合背景模型,提出一种基于自适应特征加权的前景目标提取算法,目的是对动态画面中的图像特征进行识别并精确提取所需要的画面。根据高斯模型组合多个图像特征,针对组合特征空间的各个子空间构建似然图像,通过似然图像特征分析与加权,提取最具有差异性的特征。根据图像前景特征在图像帧与帧之间的不同,提高前景目标跟踪的鲁棒性。试验结果表明,改进算法在提取前景目标上比传统算法提高了精度,目标跟踪效果好。
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