. 用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点,否则为前景点. 混合高斯模 ...
在运动目标的前景检测中,GMM的目标是实现对视频帧中的像素进行前景 背景的二分类。通过统计视频图像中各个点的像素值获取背景模型,最后利用背景减除的思想提取出运动目标。 步骤 GMM假设在摄像机固定的场景下,在一段足够长的时间区间内,背景目标出现的概率要远高于前景目标。利用监控视频的这一特点,对视频帧上的任意坐标的像素值进行时间方向的统计,为每个坐标分配若干个高斯概率密度函数作为该位置的像素值概率分 ...
2019-11-19 19:05 0 632 推荐指数:
. 用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点,否则为前景点. 混合高斯模 ...
各种目标检测方法介绍(懒人可以直接略过) 目标检测是一个老话题了,在很多算法当中都有它的身影。目标检测要做的就两件事:检测当前图片中有没有目标?如果有的话,在哪?按照先验知识和背景运动来划分的话,目标检测方法大概可以分为两大类: 第一,已知目标的先验知识。在这种情况下检测目标有两类 ...
前言:运动对象常用在视频监控领域,目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来,运动区域的有效检测对目标分类、跟踪、行为理解等后期处理非常重要。根据摄像机与运动目标之间的关系可分为静态背景下的运动目标检(摄像机静止)和动态背景下的运动目标检测(摄像机也同时运动)。项目中我用到的是静态背景下 ...
的状态个数也会经常改变. 在每帧中对所有像素的高斯模型都保持相同固定不变的高斯模型个数,会造成系统运 ...
背景差分算法/背景扣除 matlab实现 很好理解,图像中固定的背景相减就可以去掉背景,保留下来运动的目标。 实际运用中需要不断更新背景信息来保证检测准确性。 ...
据上次博客已经2周多了,一直没写,惭愧。 一、高斯模型简介 首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.单高斯模型 如题,就是单个高斯分布模型or正态分布模型。想必大家都知道正态分布,这一分布反映了自然界普遍存在的有关变量 ...
本文就高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)参数如何确立这个问题,详细讲解期望最大化(EM,Expectation Maximization)算法的实施过程。 单高斯分布模型GSM 多维变量X服从高斯分布时,它的概率密度函数PDF为: x是维度为d的列向量 ...
使用单高斯模型来建模有一些限制,例如,它一定只有一个众数,它一定对称的。举个例子,如果我们对下面的分布建立单高斯模型,会得到显然相差很多的模型: 于是,我们引入混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)。高斯混合模型就是多个单高斯模型的和。它的表达能力十分强 ...