. 用當前圖像中的每個像素點與混合高斯模型匹配,如果成功則判定該點為背景點,否則為前景點. 混合高斯模 ...
在運動目標的前景檢測中,GMM的目標是實現對視頻幀中的像素進行前景 背景的二分類。通過統計視頻圖像中各個點的像素值獲取背景模型,最后利用背景減除的思想提取出運動目標。 步驟 GMM假設在攝像機固定的場景下,在一段足夠長的時間區間內,背景目標出現的概率要遠高於前景目標。利用監控視頻的這一特點,對視頻幀上的任意坐標的像素值進行時間方向的統計,為每個坐標分配若干個高斯概率密度函數作為該位置的像素值概率分 ...
2019-11-19 19:05 0 632 推薦指數:
. 用當前圖像中的每個像素點與混合高斯模型匹配,如果成功則判定該點為背景點,否則為前景點. 混合高斯模 ...
各種目標檢測方法介紹(懶人可以直接略過) 目標檢測是一個老話題了,在很多算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事:檢測當前圖片中有沒有目標?如果有的話,在哪?按照先驗知識和背景運動來划分的話,目標檢測方法大概可以分為兩大類: 第一,已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類 ...
前言:運動對象常用在視頻監控領域,目的是從序列圖像中將變化區域從背景圖像中提取出來,運動區域的有效檢測對目標分類、跟蹤、行為理解等后期處理非常重要。根據攝像機與運動目標之間的關系可分為靜態背景下的運動目標檢(攝像機靜止)和動態背景下的運動目標檢測(攝像機也同時運動)。項目中我用到的是靜態背景下 ...
的狀態個數也會經常改變. 在每幀中對所有像素的高斯模型都保持相同固定不變的高斯模型個數,會造成系統運 ...
背景差分算法/背景扣除 matlab實現 很好理解,圖像中固定的背景相減就可以去掉背景,保留下來運動的目標。 實際運用中需要不斷更新背景信息來保證檢測准確性。 ...
據上次博客已經2周多了,一直沒寫,慚愧。 一、高斯模型簡介 首先介紹一下單高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.單高斯模型 如題,就是單個高斯分布模型or正態分布模型。想必大家都知道正態分布,這一分布反映了自然界普遍存在的有關變量 ...
本文就高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)參數如何確立這個問題,詳細講解期望最大化(EM,Expectation Maximization)算法的實施過程。 單高斯分布模型GSM 多維變量X服從高斯分布時,它的概率密度函數PDF為: x是維度為d的列向量 ...
使用單高斯模型來建模有一些限制,例如,它一定只有一個眾數,它一定對稱的。舉個例子,如果我們對下面的分布建立單高斯模型,會得到顯然相差很多的模型: 於是,我們引入混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)。高斯混合模型就是多個單高斯模型的和。它的表達能力十分強 ...