2012年混合高斯双空间自适应背景建模方法提升目标分割效果

本文主要探讨了一种创新的基于混合高斯的双空间自适应背景建模方法，发表于2012年的中国石油大学学报自然科学版第36卷第5期。该研究的背景是针对视频监控中的两个关键问题：一是运动目标的缓慢移动或短暂静止，二是场景的突发变化。作者受人类知识获取过程的启发，设计了一个系统，利用当前的混合高斯模型空间（Current GMM Space）和记忆空间（Memory Space）来动态地建模和适应背景。 混合高斯模型空间负责实时更新，其学习率并非固定，而是根据当前场景中各个高斯分布对背景贡献的不同自动调整。这种自适应学习率机制有助于减少运动目标对背景建模的影响，特别适用于处理运动目标的缓慢运动或静止情况。当目标不再活动时，模型能更快地收敛到新的背景状态，避免误识别。 另一方面，记忆空间则用来存储过去的背景模型，其学习率被设定为固定值，保持对先前场景的稳定性。这样的设计增强了算法对背景突变的适应性，即使在背景发生变化时，也能通过比较新旧背景模型，有效地处理场景切换，防止背景噪声干扰。 论文的关键点包括混合高斯模型的应用、运动目标分割、背景减除技术以及背景突变的处理策略。实验结果证明，这种方法相较于传统方法具有显著的优势，能够更准确地分离前景和背景，提高视频监控系统的稳定性和鲁棒性。 该研究的分类号为TP391，文献标志码为A，且在国际标准数字对象标识符（DOI）上也有所标识。这篇论文对于视频分析、计算机视觉和模式识别等领域具有重要的理论和实际应用价值，展示了混合高斯模型在复杂场景下背景建模的先进性。