Kernel density estimation background model method based on key frame

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Kernel density estimation background model method based on key frame

更新时间：2025-09-01

- Kernel density estimation background model method based on key frame
- Issue 5, Pages: 699-701(2008)
- 作者机构：
  
  1:江南大学电气自动化研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2008
- 稿件说明：
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Kernel density estimation background model method based on key frame[J]. 2008, (5): 699-701.
DOI：

Kernel density estimation background model method based on key frame[J]. 2008, (5): 699-701. DOI：

摘要

在充分研究现有运动目标检测算法的基础上

提出了一种新的非参数核密度估计背景模型。应用高斯核密度估计进行背景建模

不需要事先假定背景特征的密度分布

根据视频序列像素灰度的相似性原理从训练样本中提取关键帧

减小了密度估计的样本量。将剩余的灰度值按距离最近原则归并到关键帧中去

降低目标检测的虚警率和误检率。实验结果表明:该算法在检测精度影响极小的情况下

大大提高了原算法的速度

可用于室外的实时视频监控系统。

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