结合模糊熵和学习率自适应的GMM目标检测算法
Computer Applications and Software（2022）
Abstract
GMM算法在目标检测中采用固定的模型个数描述像素点的状态,固定的学习率更新背景.针对GMM算法的以上不足,提出一种自适应选取模型个数和学习率自适应环境变化的GMM算法.通过模糊理论将视频分为三个模糊子集,计算每一部分的模糊熵,根据视频模糊熵的最大值确定需要的模型个数.引入两帧视频的相关性度量视频帧之间的相关性,比较背景变化因子与背景变化系数确定不同的学习率.实验验证,改进算法能够消除噪声影响,有效地节约混合高斯模型的个数,能够自适应环境变化,提高检测准确率,降低检测耗时.
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