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基于充分统计量的在线背景减除方法

袁舟 钱徽 陈鹏 朱淼良

华中科技大学学报(自然科学版)2011,Vol.39Issue(z2):378-381,4.
华中科技大学学报(自然科学版)2011,Vol.39Issue(z2):378-381,4.

基于充分统计量的在线背景减除方法

Online background subtraction based on sufficient statistics

袁舟 1钱徽 1陈鹏 1朱淼良1

作者信息

  • 1. 浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027
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摘要

Abstract

New online k-means algorithm based on sufficient statistic and Gaussians mixture model (GMM) for real-time segmentation of background subtraction was proposed. This algorithm, with software assignment of k-means instead of hardware assignment in EM algorithm, can advance the computational speed and the convergence rate. Experiments show that the online k-means algorithm could effectively detect moving objects, improves the computation and convergence rate, and requires less space.

关键词

在线算法/收敛性/高斯混合/背景减除/充分统计量/运动目标

Key words

online algorithm/ convergence/ Gaussian mixture/ background subtraction/ sufficient statistics/ moving objects

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

袁舟,钱徽,陈鹏,朱淼良..基于充分统计量的在线背景减除方法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2011,39(z2):378-381,4.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(90820306). (90820306)

华中科技大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1671-4512

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