【摘 要】
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混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,被认为是最好的背景模型之一.然而,它不能解决场景中存在的突变,如门的打开/关闭等.为解
【机 构】
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中国石油大学（华东）信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60873163)资助~~
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混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,被认为是最好的背景模型之一.然而,它不能解决场景中存在的突变,如门的打开/关闭等.为解决此类问题,受人类认知环境方式的启发,本文将人类记忆机制引入到背景建模,提出一种基于记忆的混合高斯模型(Memory-based GMM,MGMM).每个像素都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三个空间的传输和处理.本文提出的基于记忆的背景模型能够记住曾经出现的背景,从而能更快地适应场景的变化.
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