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首页> 外文会议>International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns(CAIP 2007); 20070827-29; Vienna(AT) >Mixture Models Based Background Subtraction for Video Surveillance Applications
【24h】

Mixture Models Based Background Subtraction for Video Surveillance Applications

机译：基于混合模型的视频监控应用背景扣除

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Background subtraction is a method commonly used to segment objects of interest in image sequences. By comparing new frames to a background model, regions of interest can be found. To cope with highly dynamic and complex environments, a mixture of several models has been proposed in the literature. This paper proposes a novel background subtraction technique based on the popular Mixture of Gaussian Models technique. Moreover edge-based image segmentation is used to improve the results of the proposed technique. Experimental analysis shows that our system outperforms the standard system both in processing speed and detection accuracy.
机译：背景减法是一种通常用于分割图像序列中感兴趣对象的方法。通过将新框架与背景模型进行比较，可以找到感兴趣的区域。为了应对高度动态和复杂的环境，文献中已经提出了几种模型的混合。本文基于流行的高斯模型混合技术提出了一种新的背景减法技术。此外，基于边缘的图像分割被用来改善所提出技术的结果。实验分析表明，我们的系统在处理速度和检测精度上均优于标准系统。

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