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高斯混合背景模型的方差估计研究

张运楚 李贻斌 张建滨

计算机工程与应用2012,Vol.48Issue(4):162-166,5.
计算机工程与应用2012,Vol.48Issue(4):162-166,5.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2012.04.048

高斯混合背景模型的方差估计研究

Research on variance estimation of GMM background model

张运楚 1李贻斌 2张建滨1

作者信息

  • 1. 山东大学控制科学与工程学院,济南250061
  • 2. 广东伟雄集团博士后工作站,广东顺德528303
  • 折叠

摘要

Abstract

This paper analyzes the background modeling mechanism using Gaussian mixture models, and then discusses the stability/ plasticity dilemma in parameters estimation and update of GMM background model. After that, the importance of Gaussian component's variance to motion segmentation is pointed out. To solve the slow convergence problem of Gaussian mean and variance update formula given by Stauffer, a new updating strategy is proposed, which weighs the model adaptability and motion segmentation accuracy. Experimental results show that the proposed algorithm improves the accuracy of modal learning and speed of variance convergence.

关键词

高斯混合模型/背景模型/运动分割/参数估计

Key words

Gaussian Mixture Models (GMM)/ background model/ motion segmentation/ parameter estimation

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张运楚,李贻斌,张建滨..高斯混合背景模型的方差估计研究[J].计算机工程与应用,2012,48(4):162-166,5.

基金项目

广东省顺德博士后基金资助项目. ()

计算机工程与应用

OACSCDCSTPCD

1002-8331

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