發(fā)布時(shí)間：2018-11-12 10:33

【摘要】：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物體檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱門研究方向之一。該方向的一些復(fù)雜問(wèn)題,例如:環(huán)境光照變化、目標(biāo)物體部分/全遮擋、目標(biāo)物體剛性/非剛性形變等,仍極具挑戰(zhàn)性,并制約檢測(cè)算法效果的進(jìn)一步提高。為此,提出了一種新穎的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物體檢測(cè)算法。該算法采用了增量學(xué)習(xí)技術(shù),融合了視頻相鄰幀在空間和時(shí)間上的高相關(guān)性,在每個(gè)測(cè)試幀上都利用其相鄰幀的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的自學(xué)習(xí)與更新,從而保證了模型在不同環(huán)境或復(fù)雜背景下能自動(dòng)調(diào)整。為了實(shí)現(xiàn)模型學(xué)習(xí),還提出并采用了一種新穎的譜聚類技術(shù)。該算法通過(guò)一個(gè)由1 000多幀的視頻數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證,采用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的方差分析和多重對(duì)比等實(shí)驗(yàn)手段,綜合分析了該算法與其他同類經(jīng)典算法的效果。通過(guò)大量統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果表明,該新穎檢測(cè)算法比傳統(tǒng)算法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物體檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性上都有明顯提高。
[Abstract]:Moving object detection is one of the hot research directions in the field of computer vision. Some complex problems in this direction, such as environmental illumination variation, partial / total occlusion of target object, rigid / non-rigid deformation of target object, etc., are still very challenging, and restrict the further improvement of detection algorithm. Therefore, a novel object detection algorithm is proposed. The algorithm adopts incremental learning technology, which combines the high spatial and temporal correlation of adjacent frames, and uses the training data of adjacent frames for model self-learning and updating in each test frame. This ensures that the model can be adjusted automatically in different environments or complex backgrounds. In order to realize model learning, a novel spectral clustering technique is proposed and adopted. The algorithm is verified by a video database of more than 1,000 frames, and the effect of this algorithm and other similar classical algorithms is analyzed synthetically by means of variance analysis and multiple comparison in statistics. Through a lot of statistical analysis, the results show that the accuracy and robustness of the new detection algorithm are obviously improved compared with the traditional algorithm.
【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;江西農(nóng)業(yè)大學(xué)軟件學(xué)院;華中光電技術(shù)研究所;西安通信學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61403182、61363046)資助
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2326859