改进ViBe算法提升多行人检测精度与实时性

本文主要探讨了"基于改进ViBe的多行人检测方法"，发表于2016年4月的《东北大学学报自然科学版》。作者朴春赫、潘怡霖、赵海和朱宏博分别来自东北大学计算机科学与工程学院以及金策工业综合大学电子工程系。研究背景是在多行人场景中提高运动目标检测的性能，特别是针对行人检测的问题。 论文的核心创新在于提出了一种结合改进ViBe算法和帧间差分的方法。ViBe算法是一种经典的实时背景建模算法，但在处理多行人场景时，可能会产生鬼影（噪声点），影响目标检测的准确性。通过改进，该方法能够更快速地消除二值图像中的鬼影，从而提升检测精度。具体来说，作者利用待处理像素点周围已完成的前背景分离结果，动态调整模型参数，以提高前景目标（包括行人）的提取准确度。 此外，论文还采用HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）算法来识别运动目标中的行人。HOG是一种特征描述符，特别适用于行人检测，因为它能有效捕捉行人形状的局部纹理特征。这种方法旨在保持运动物体检测的实时性，同时显著提高检测的精确性。 文章的关键词包括“运动目标检测”，“鬼影消除”，“ViBe算法”，以及“行人检测”。这些关键词反映了研究的重点和方法论。研究结果表明，作者提出的这种方法在实际应用中表现出了良好的性能，对于复杂多行人的场景具有较高的实用价值。 该论文得到了中央高校基本科研业务费优秀科技人才培育资金资助项目和辽宁省科技厅重点实验室建设基金的支持，体现了学术界对该领域研究的重视。这篇论文为多行人场景下运动目标检测，特别是行人检测的技术优化提供了一种新的思路和方法。