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基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法
  • ISSN号:1000-1190
  • 期刊名称:华中师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:2015.12.1
  • 页码:17-21
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,郑州450002, [2]南阳理工学院软件学院,河南南阳473004
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61201447);河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(2014GGJS-084);河南省科技创新杰出人才计划项目(134200510025);河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520367);郑州轻工业学院校级青年骨干教师培养对象资助计划项目(XGGJS02).
  • 相关项目:云计算Hadoop框架中高效迭代机制的研究
中文摘要:

近年来,视频序列图像中的运动目标检测在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等许多领域中的应用越来越广泛.论文提出了一种基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法,该算法采用视频序列中提取的关键帧作为背景,通过关键帧统计平均实现背景更新,结合矩阵像素差分和阈值判定来进行运动目标的检测.通过实验表明,本文提出的方法与典型的背景差检测相比,能够在一定程度上减少噪声的影响,提高运动目标检测的准确度.

英文摘要:

Recent years, moving object detection of video frequency sequence image is more and more important in as areas such as intelligent monitoring,video compression, automatic navigation, man-machine interaction, virtual reality. In this paper, we propose a novel algorithm of moving object detection based on key frame background updating strategy. This algorithm uses key frame extracted from video as background and a- chieves background updating by key frames statistical average. Besides, it combines matrix pixel difference and threshold determination for moving object detection. The results show that the above method reduces the influence of noise and improves the accuracy of moving target detection.

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期刊信息
  • 《华中师范大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:华中师范大学
  • 主编:范军
  • 地址:武昌桂子山
  • 邮编:430079
  • 邮箱:inbox@mail.ccnu.edu.cn
  • 电话:027-67868127
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1190
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1178/N
  • 邮发代号:38-39
  • 获奖情况:
  • 全国综合性科学技术核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:8526