结合模糊熵和学习率自适应的GMM目标检测算法

	结合模糊熵和学习率自适应的GMM目标检测算法
	王德忠; 李睿
刊名	计算机应用与软件
	2022-08-12
卷号	39 期号:08 页码:187-192+219
关键词	模糊熵相关性学习率背景变化因子背景平均变化系数
英文摘要	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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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/159697]
专题	计算机与通信学院
作者单位	兰州理工大学计算机与通信学院
推荐引用方式 GB/T 7714	王德忠,李睿. 结合模糊熵和学习率自适应的GMM目标检测算法[J]. 计算机应用与软件,2022,39(08):187-192+219.
APA	王德忠,&李睿.(2022).结合模糊熵和学习率自适应的GMM目标检测算法.计算机应用与软件,39(08),187-192+219.
MLA	王德忠,et al."结合模糊熵和学习率自适应的GMM目标检测算法".计算机应用与软件 39.08(2022):187-192+219.