一种基于反馈信息的视觉图像背景建模方法

孙志伟， 高明亮， 李海涛， 倪广魁

(1.山东理工大学 电气与电子工程学院， 山东淄博 255049；

2.国网山东省电力公司 莱芜供电公司， 山东莱芜 271100)

一种基于反馈信息的视觉图像背景建模方法

孙志伟1， 高明亮1， 李海涛1， 倪广魁2

(1.山东理工大学 电气与电子工程学院， 山东淄博 255049；

2.国网山东省电力公司 莱芜供电公司， 山东莱芜 271100)

摘要：高斯混合模型已经广泛应用于视觉图像的运动目标提取.但传统高斯混合模型存在静止前景融入背景的问题.为了解决这个问题，提出了一种特定场景下基于反馈信息的背景模型更新改进算法.首先采用基于形状特征的目标分类器将前景目标识别为行人和车辆，然后通过多目标跟踪判断目标是否静止，进而将前景目标识别为静止行人，运动行人，车辆三种模式，最后将跟踪与分类的结果与高斯模型的更新相结合，根据分类后反馈的信息对不同的分类区域采取不同的学习率更新.实验结果表明，该方法能够有效地解决特定场景中前景融入背景的问题.

关键词：高斯混合模型；静止前景；多目标跟踪；目标分类；反馈信息

移动目标异常行为识别是计算机视觉领域中最为活跃的研究方向之一.其核心是从图像序列中检测、识别、跟踪移动目标，提取移动目标的行为特征，根据行为特征对异常行为进行识别和判断，并对异常行为进行预警.

目标检测是行为分析的基础，近年来得到广泛的研究.Stauffer与Grimson提出的高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)[1-2]是……