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为有效提取复杂场景中的运动前景,提出基于贝叶斯理论的Dirichlet共轭先验,结合在线最大似然估计(Online EM)改进基于高斯混合模型参数的背景减除算法。改进算法避免了陷入局部最值,在线自适应地调整高斯个数,并生成运动全景图,实验结果表明,该算法能有效提高前景检测率。
改进的Online EM背景减除算法
【摘 要】
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为有效提取复杂场景中的运动前景,提出基于贝叶斯理论的Dirichlet共轭先验,结合在线最大似然估计(Online EM)改进基于高斯混合模型参数的背景减除算法。改进算法避免了陷入局部最值,在线自适应地调整高斯个数,并生成运动全景图,实验结果表明,该算法能有效提高前景检测率。
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助重点项目（90820306）,浙江省科技重大攻关计划基金资助项目（2006cl3096）
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