模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (2): 240-245    DOI:
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针对不同信息特征的鲁棒背景建模技术分析
王智灵1,周露平1,陈宗海1,2
1.中国科学技术大学 自动化系 多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室 合肥 230027
2.中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京 100080
Analysis of Robust Background Modeling Techniques for Different Information Levels
WANG Zhi-Ling1, ZHOU Lu-Ping1, CHEN Zong-Hai1,2
1.MOE-MS Key Laboratory of Multimedia Calculation and Communication, Department of Automation,
University of Science and Technology of China, Hefei 230027
2.National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy
of Sciences, Beijing 100080

全文: PDF (372 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 背景建模是实现运动目标检测与跟踪任务的关键技术之一,背景模型的鲁棒性问题受到普遍关注.本文针对背景建模所依赖的不同信息特征,从实际应用和样本集形态两个方面分析了背景模型的鲁棒性需求.根据不同信息的描述和处理的特点综述了背景建模的典型算法,并考察其对鲁棒性需求的处理策略.然后就不同层次信息的描述及其鲁棒性,比较了典型背景建模系统,并分析了背景建模技术的发展趋势.
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王智灵
周露平
陈宗海
关键词 目标检测与跟踪背景建模背景剪除鲁棒性多信息描述    
Abstract:Background modeling is a critical element of detecting and tracking moving objects, and the robustness problem of the background model attracts more and more attention. Firstly, the requirements for robustness are analyzed by taking two aspects into account: different applications/environments and different modalities of sampling sets. Then, a review of current background modeling algorithms and systems is presented according to their information levels and performance. After analyzing these algorithms and comparing typical background modeling systems, several promising directions of background modeling are pointed out for future research.
Key wordsObject Detecting and Tracking    Background Modeling    Background Subtraction    Robustness    Multi-Information Description   
收稿日期: 2007-07-17     
ZTFLH: 号TP391  
作者简介: 王智灵,男,1983年生,博士研究生,主要研究方向为计算机视觉、鲁棒估计、运动目标检测与跟踪.E-mail: zlwang3@mail.ustc.edu.cn.周露平,女,1981年生,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉、鲁棒估计.陈宗海,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为复杂系统的建模、仿真与控制、智能机器人、量子控制等.E-mail: chenzh@ustc.edu.cn.
引用本文:   
王智灵,周露平,陈宗海. 针对不同信息特征的鲁棒背景建模技术分析[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(2): 240-245. WANG Zhi-Ling, ZHOU Lu-Ping, CHEN Zong-Hai. Analysis of Robust Background Modeling Techniques for Different Information Levels. , 2009, 22(2): 240-245.
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