基于視覺背景提取的改進視頻運動目標提取算法
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在復雜場景下的視頻運動目標提取是視頻分析技術(shù)的首要工作。為了解決前景運動目標提取的精確度不高的問題，提出一種基于視覺背景提取（ ViBE）的改進視頻運動目標提取算法（ViBE+）。首先，在背景模型初始化階段采用像素的菱形鄰域來簡化樣本信息；其次，在前景運動目標提取階段引入自適應分割閾值來適應場景的動態(tài)變化；最后，在更新階段提出背景重建和調(diào)整更新因子方法來處理光照變化的情形。實驗結(jié)果表明，對于復雜視頻場景LightSwitch的運動目標提取結(jié)果在相似度指標上，改進后的算法與混合高斯模型（GMM）算法、碼本模型算法以及原始ViBE算法相比，分別提高了1.3倍、1.9倍以及3.8倍。所提算法能夠在有效時間內(nèi)對復雜場景具有較好的自適應性，且性能明顯優(yōu)于對比算法。
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