一种用于实时监控应用的自适应 GMM 背景减除方法
计算机视觉与模式识别
2013-07-23 v1
摘要
高效的安全管理已成为当今世界的重要参数。随着问题的日益严峻，迫切需要引入先进的技术和设备以提升监控技术水平。本文提出了一种使用自适应高斯混合模型 (AGMM) 进行实时背景减除的模型。该模型具有鲁棒性，能够适应动态背景、快速光照变化及重复运动。此外，我们结合了一种使用 Horpresert 颜色模型检测阴影的方法。该模型可用于监控移动或进入受到严格限制的区域。因此，一旦检测到场景中的任何意外事件即可触发警报，从而即使在缺乏持续人工监控的情况下也能实现实时监控。
引用
@article{arxiv.1307.5800,
title = {An Adaptive GMM Approach to Background Subtraction for Application in Real Time Surveillance},
author = {Subra Mukherjee and Karen Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.5800},
year = {2013}
}
备注
5 Pages