运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM
生活随笔
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运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
因為監控發展的需求,目前前景檢測的研究還是很多的,也出現了很多新的方法和思路。個人了解的大概概括為以下一些:
幀差、背景減除(GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多幀平均……)、光流(稀疏光流、稠密光流)、運動競爭(Motion Competition)、運動模版(運動歷史圖像)、時間熵……等等。如果加上他們的改進版,那就是很大的一個家族了。
對于上一些方法的一點簡單的對比分析可以參考下:
http://www.cnblogs.com/ronny/archive/2012/04/12/2444053.html
至于哪個最好,看使用環境吧,各有千秋,有一些適用的情況更多,有一些在某些情況下表現更好。這些都需要針對自己的使用情況作測試確定的。呵呵。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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