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针对室内安全监控的场景特点,提出一种稳健的运动目标检测方法,对每个背景像素使
用多个矢量表示,利用当前帧和背景帧像素的色度分量差分进行运动检测,并选择性地更新背景模型。实验表明,该方法能有效消除背景中振动对象的干扰,提高运动目标检测的准确性,有利于消除由于虚假目标而导致的误报警。
关键字:视频序列;运动目标检测;背景差分;背景更新
Abstract: According to the characteristic of the indoor surveillance, this paper presents a robust method for moving object detection, which gives multi vectors for each background pixel, and detects moving object via the chroma difference of the current and background image, at the same time the background model can be selectively updated. The experiments show this method can eliminate the swaying objects in the background and improve the detection of moving objects and reject false alarms.
Keywords: video sequences; moving object detection; background subtraction; background
update
用多个矢量表示,利用当前帧和背景帧像素的色度分量差分进行运动检测,并选择性地更新背景模型。实验表明,该方法能有效消除背景中振动对象的干扰,提高运动目标检测的准确性,有利于消除由于虚假目标而导致的误报警。
关键字:视频序列;运动目标检测;背景差分;背景更新
Abstract: According to the characteristic of the indoor surveillance, this paper presents a robust method for moving object detection, which gives multi vectors for each background pixel, and detects moving object via the chroma difference of the current and background image, at the same time the background model can be selectively updated. The experiments show this method can eliminate the swaying objects in the background and improve the detection of moving objects and reject false alarms.
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