目标检测中背景建模方法

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V i B e 算法原理详解

目标检测之vibe---ViBe（Visual Background extractor）背景建模或前景检测ViBe算法：ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequencesViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少。

Windows and Linux users: a benchmarking program to evaluate the time needed by ViBe on your platform and on your own sequences!?Download an archive?zip archive [15 MB]?to evaluate the time needed by ViBe on your platform (Windows or Linux [Wine]), and on your own sequences.A program for Windows and Linux.?Download an archive?zip archive [16 MB]?to use ViBe on Windows (or under?Wine?in Linux).The program allows you to: (1) save the result for your own images, (2) change the few parameters of ViBe to experiment with, and (3) reproduce our results.Linux: link a C-C++ object file to your own code.?We provide the object (compiled) code of ViBe for non-commercial applications. Under Linux, download the32 bits zip file, or the?64 bits zip file. Details on?this page.当然，在使用ViBe算法时应该遵循算法官网的License。

背景建模算法

背景建模算法1 基本原理视频图像中运动目标检测的一种方法，其基本思想是对图像的背景进行建模。

一旦背景模型建立，将当前的图像与背景模型进行某种比较，根据比较结果确定前景目标（需要检测的运动目标）。

2 难点（1）环境光照的变化（光照突然性的变化和缓慢的变化）（2）背景的多模态性（背景中存在的细微的运动将影响前景目标检测的结果）（3）运动物体的阴影（4）图像噪声（5）新的不动的物体进入到背景中（如何快速适应背景的变化）3 分类背景建模方法可以分为两类，颜色背景模型和纹理背景模型。

3.1 颜色背景模型颜色背景模型其思想是对图像中每个像素的颜色值（灰度或彩色）进行建模。

如果当前图像坐标(x,y)上的像素颜色值与背景模型中(x,y)上的像素颜色值有较大差异时，当前像素被认为是前景，否则为背景。

颜色背景模型的一个最明显的缺点是对阴影敏感，即将阴影误检测为运动目标。

在特定场合下，需要在检测后对阴影进行抑制和消除。

3.1.1 平均背景模型平均背景模型(Average Background Model)是一种简单、计算速度快但对环境光照变化和背景的多模态性比较敏感的一种背景建模算法。

其基本思想是：计算每个像素的平均值作为它的背景模型。

检测当前帧时，只需要将当前帧像素值I(x,y)减去背景模型中相同位置像素的平均值u(x,y)，得到差值d(x,y)，将d(x,y)与一个阈值TH进行比较，那么得到输出图像output的值如下：(3-1)(3-2)这里TH可以采用自适应算法进行确定，需要计算每个像素的帧间差的平均值和标准差。

公式如下：令代表t时刻的图像中(x,y)处的像素值，inter代表两帧之间的间隔，通常设置为3，令如下：(3-3)(3-4)(3-5)M通常要足够大（>30+inter）来保证和的精确性。

得到了和后TH可以这样确定：TH = + (3-6)其中一般设置为2。

为了提高算法的鲁棒性，可以在检测完之后要对背景模型进行更新，对于所有像素(x,y)，令,,更新后分别为,,：(3-7)(3-8)(3-9)这里为学习率(0~1)，越大，对背景变化的适应速度越快。

视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究

视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究目前，随着无人驾驶、智能监控系统、机器人等领域的发展，视频图像中运动目标检测与跟踪技术显得十分重要。

运动目标检测与跟踪是指在视频图像中，通过计算机视觉技术准确地识别和跟踪移动的目标物体。

本文将深入探讨视频图像中运动目标检测与跟踪的方法及其研究现状。

一、运动目标检测方法研究1. 光流法：光流法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过计算相邻帧之间像素的位移，来估计目标物体的运动方向和速度。

该方法基于前提假设，即视频中的相邻帧之间的像素强度不会发生变化。

然而，在实际应用中，由于光照变化、遮挡等因素，光流法往往无法准确估计目标物体的运动。

2. 背景建模法：背景建模法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过对视频图像中的背景进行建模，将与背景差异较大的像素判定为运动目标。

背景建模法可以通过统计学方法或者机器学习方法来建模背景，然后利用背景模型与当前帧进行比较，以得到运动目标。

然而，背景建模法对于光照变化、摄像机抖动等因素比较敏感，导致检测结果不够准确。

3. 全局运动目标检测法：全局运动目标检测法是一种基于区域的运动目标检测方法，通过将视频图像划分为多个小区域，对每个区域进行运动分析，以判定是否存在运动目标。

该方法可以克服背景建模法的不足，具有较好的适应性和准确性。

二、运动目标跟踪方法研究1. 卡尔曼滤波器：卡尔曼滤波器是一种常用的运动目标跟踪算法，通过对目标的状态进行估计和预测，来实现目标的跟踪。

卡尔曼滤波器通过动态模型和观测模型对目标的运动进行建模，然后通过观测数据对目标的状态进行更新。

然而，卡尔曼滤波器对于非线性问题的跟踪效果较差。

2. 粒子滤波器：粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的运动目标跟踪算法，在复杂背景和非线性目标跟踪中表现出较好的效果。

粒子滤波器通过随机采样的粒子对目标状态进行估计，并根据观测数据进行更新。

然而，粒子滤波器的计算复杂度较高，且对于目标缺失或者遮挡情况处理不佳。

动静判别算法

动静判别算法
动静判别算法是一种在视频监控、运动检测等领域常用的算法。

它的主要目的是区分视频中的静态背景和动态前景，以便进一步进行目标检测、行为分析等任务。

以下是动静判别算法的基本原理和实现方法：
1. 背景建模：动静判别算法首先需要对视频背景进行建模。

常用的背景建模方法包括混合高斯模型、卡尔曼滤波器等。

这些方法通过对视频序列中的像素点进行统计或预测，建立每个像素点的背景模型，记录其颜色、亮度等信息。

2. 运动检测：在背景建模的基础上，动静判别算法通过比较视频序列中当前帧与背景模型之间的差异，检测出运动区域。

这些差异可以通过像素值、颜色、纹理等特征的差异来衡量。

常用的运动检测方法包括帧差法、光流法等。

3. 阈值判断：动静判别算法通常会设定一个阈值，用于区分静态背景和动态前景。

当某个像素点的运动检测结果超过阈值时，该像素点被判定为动态前景；否则，被判定为静态背景。

阈值的设定可以根据实际应用场景进行调整，以适应不同的环境条件。

4. 更新机制：为了适应环境的变化，动静判别算法还需要建立背景模型的更新机制。

当检测到某个像素点长时间处于动态状态时，将其纳入背景模型中；当某个像素点长时间处于静态状态时，将其从背景模型中剔除。

这样可以保证背景模型能够自适应地调整，提高动静判别的准确性。

动静判别算法的实现方式有多种，可以根据具体的应用场景和需求选择适合的方法。

在实际应用中，动静判别算法还需要考虑噪声、阴影等干扰因素的影响，以及复杂场景下的目标跟踪和行为分析等问题。

运动目标检测方法

运动目标检测方法
运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的运动目标并将其从背景中分割出来。

以下是几种常见的运动目标检测方法：
1. 基于背景差分的方法：该方法通过建立静态背景模型并通过计算当前帧与背景之间的差异来检测运动目标。

常见的背景差分算法有帧差法、高斯混合模型（GMM）法等。

2. 基于光流的方法：光流是描述图像中像素运动方向和速度的一种方法。

基于光流的运动目标检测方法通过计算两个相邻帧之间的光流场，并根据光流的一致性来检测运动目标。

常见的光流算法有Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck 算法等。

3. 基于运动轨迹的方法：该方法通过跟踪目标的运动轨迹来检测运动目标。

常见的运动目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。

4. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。

基于深度学习的运动目标检测方法通过使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来学习图像或视频中的运动目标特征，并进行目标检测。

5. 基于多目标跟踪的方法：运动目标检测通常是多目标跟踪的前置任务。

基于
多目标跟踪的方法可以通过结合目标检测和目标跟踪的技术，实现对连续帧中的多个目标进行准确的检测。

这些方法各有特点和适用领域，选择适合任务需求的方法能够提高运动目标检测的效果。

一种用于视频目标检测的时空背景建模方法

ｏａｋｏｎｕｔｃｉｎｂｓｄｄｔｃｉｎｍｅｈｄｉｂｉｉｇｂｃｇｏｎｆｔｅｓｅｅｆｃｇｕｄｓｂｒｔａｅｅｅｔｔｏｓｕｌｎａｋｒｕｄｏｈｃｎ．Ａｏｅｅｏａ— ｐｔｌｂｃｇｏｎｆｓｎｌｂｒａｏｏｄｎｖｌｔｍｐｒｌｓａｉａｋｕｄｏｉｇｅａｒｍｏａｃｎａｅｎｐｏｏｅｈｓｐｐｒｉｓｙｈｅｏａｕｓｎｍｏｅｆａｈｐｘｌｎｂｃｇｏｎｕｌｈｎｉｃｕｔｒｄｌｓｅｅｈｓｂｅｒｐｓｄｉｔｉａｅ．Ｆｒｔ，ｔｅｔｍｐｒｌｎｌＧａｓｉｄｌｃｉｅａｋｒｕｄｉｂｉ．Ｔｅｔｌｓｅｓａｏｅｉｓｔ
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一种基于目标定位的背景建模与视觉跟踪方法

第４８卷
第４期
吉林大学学报（理学版）
ＪｕｎｌｆｉｎＵｉｒｉ（ｃｅｃｄｉｎｏｒａｏｌｎｖｓｙＳｉｎｅＥｉｏ）Ｊｉｅｔｔ
Ｖｏ．８Ｎｏ．１４４
２１００年７月
Ｊｌ２０ｕｙ０１
ｏｊｃｉｉｅｅｕｎｅ，ｎｅｏｓｕｔｔｅｂｃｇｏｎｏｅ．Ｉｅｅｔｅｖｒｏｅｅｍｉｎｆｂｅｔｎｖｄｏｓｑｅｃｓａｄｔｎｃｎｔｃｓｈａｋｒｕｄｍｄ１ｔｆｃｉｌｏｅｃｍｓｔｘｇｏｈｒｆｖｙｈｉｂｃｇｏｎｉｅａｄｆｅｒｕｄｏｊｃｉｔ —ｖｒｇｎｅｈｄＥｐｒｎａｒｓｌｈｗｔａｔｅａｋｒｕｄｐｘｌｎｏｇｏｎｂｅｔｎｉａｅａｉｇｍｔｏ．ｘｅｉｔｅｕｔｓｏｈｔｈｓｒｍｅｍｅｌｓ
一
种基于目标定位的背景建模与视觉跟踪方法
张博，申铉京
（吉林大学计算机科学与技术学院，长春１０１）３０２
摘要：提出一种基于目标定位的背景建模方法，通过对视频序列中运动目标的位置进行预估，将前景点与背景点初步分离，进而构建背景模型，有效避免了传统时间平均法构造背景
Ｋｙｗｏｄ：ｉｔｌｅｔｕｖｉａｃ；ｂｃｇｏｎｏｅｉｇｏｊｃｔｃｉｇｅｒｓｎｅｉｎｒｅｌｎｅａｋｒｕｄｍｄｌ；ｂｅｔｒｋｎｌｇｓｌｎａ

视频运动目标检测方法研究与分析

视频运动目标检测方法研究与分析视频运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它广泛应用于智能视频监控、交通流量统计、自动驾驶、医学图像分析等领域。

目标检测任务的难度主要在于在不同场景下，不同光照条件下，物体会呈现出不同的外观变化，同时还存在图像噪声、遮挡、部分遮挡等问题，这些因素都会对目标检测结果造成干扰。

一、传统视频目标检测方法1. 基于帧间差分法帧间差分法是电子监控领域最早使用的目标检测算法之一，其基本思路是将相邻两帧图像进行相减得到差值图，然后根据设定的阈值进行像素分类。

若差分结果大于阈值，则判断该像素点为运动像素点；反之，若差分结果小于阈值，则认为该像素点是背景像素点。

帧间差分法简单易行，速度较快，但由于只考虑了像素值的变化，无法区分运动目标和噪声或背景像素，且当目标的运动速度较慢、光照条件发生变化时，容易产生误检测。

2. 基于背景建模法背景建模法是一种通过学习并建模背景图像来实现目标检测的算法。

该方法常用的技术有Mixture of Gaussian（高斯混合模型）、Self-Organizing Background Subtraction （自组织背景减法）等。

Mixture of Gaussian方法建立了一个高斯混合模型来对背景进行建模，通过计算像素值与模型高斯分布之间的距离来判断像素点是否属于背景。

该方法在处理室外环境下的背景建模效果优异，但在室内环境下易受到光照变化和阻挡干扰，容易产生误检测。

二、深度学习相关方法在深度学习技术的快速发展下，深度神经网络被广泛应用于目标检测任务中。

1. R-CNN方法系列R-CNN方法系列是一种基于卷积神经网络的目标检测算法。

其主要思路是将输入图像划分为多个候选框，然后通过卷积神经网络对每个候选框进行特征提取。

最后，通过SVM分类器和回归器来计算候选框的置信度和坐标信息，以确定目标类别和位置。

R-CNN方法系列在目标定位和分类任务上取得了不错的效果，但缺点是算法速度较慢，不适用于实时应用场景。

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目标检测中背景建模方法
2012-11-19 10:29 5451人阅读评论(0) 收藏举报
分类：运动检测（7）
背景建模或前景检测的算法主要有：
1. Single Gaussian (单高斯模型)
Real-time tracking of the human body（人体的实时跟踪）
2. 混合高斯模型（Mixture of Gaussian Model）
An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection （一种改进的自适应背景混合模型与阴影实时跟踪检测）
3. 滑动高斯平均（Running Gaussian average）---Single Gaussian
Real-time tracking of the human body
对于单高斯和混合高斯估计大家都熟悉，这里不再累述（混合高斯在现有的背景建模算法中应该算是比较好的，很多新的算法或改进的算法都是基于它的一些原理的不同变体，但混合高斯算法的缺点是计算量相对比较大，速度偏慢，对光照敏感）；
4. 码本(CodeBook)
Real-time foreground–background segmentation using codebook model
Real-time foreground-background segmentation using a modified（改进的）codebook model 对与Codebook算法，曾经做过实验，效果还可以，后来也有多种变体，没有进一步的进行研究，但算法对光照也敏感；
5. 自组织背景检测( SOBS-Self-organization background subtraction)
A self-Organizing approach to background subtraction for+visual surveillance（背景减法的自组织方法+视觉监视）
对于自组织背景建模算法即SOBS算法，该算法对光照有一定的鲁棒性，但MAP的模型比输入图片大，计算量比较大，但是可以通过并行处理来解决算法的速度问题，可以进行尝试；
6. 样本一致性背景建模算法(SACON) sample consensus
A consensus-based method for tracking
A consensus-based method for tracking-Modelling background scenario（背景场景）and foreground appearance
SACON-Background subtraction based on a robust consensus method
SACON算法是基于统计的知识，代码实现过，并做过实验，效果还可以，但没有进一步的分析；
7. VIBE算法
ViBeA Universal Background Subtraction（一个通用的背景差方法）
VIBE算法是B哥的一个大作，网上有现成的算法可用，但已申请了专利，用于做研究还是可以的，该算法速度非常快，计算量比较小，而且对噪声有一定的鲁棒性，检测效果不错；VIBE算法的详细版解释/stellar0/article/details/8777283
8. 基于颜色信息的背景建模方法（Color)
A statistical approach for real-time robust background subtraction and shadow detection
基于颜色信息的背景建模方法,简称Color算法，该算法将像素点的差异分解成Chromaticity （色度）差异和Brightness（亮度）差异，对光照具有很强的鲁棒性，并有比较好的效果，计算速度也比较快，基本可以满足实时性的要求，做了许多视频序列的检测，效果比较理想；
9. 统计平均法
10. 中值滤波法( Temporal Median filter)
Automatic congestion detection system for underground platform
Detecting moving objects,ghost（重影）,and shadows in video streams
统计平均法和中值滤波法，对于这两个算法，只对统计平均法做了实现，并进行了测试，算法的应用具有很大的局限性，只能算是理论上的一个补充；
11. W4方法
W4算法应该是最早被用于实际应用的一个算法，这个大家可以去查看相关的资料，这里不再细说；
12. 本征背景法
A Bayesian computer vision system for modeling human interactions（人工交互）
本征背景法没实现过，看很多文献有讲解，然后该算法又是基于贝叶斯框架，本人一直对贝叶斯框架不感冒，理论上很Perfect，实际应用就是Shit（无意冒犯贝氏粉丝，如有冒犯，请绕路，勿吐口水）；
13. 核密度估计方法
Non-parametric （无参）model for background subtraction
最后就是核密度估计算法，该算法应该是一个比较鲁棒的算法，可以解决很多算法参数设置方面的问题，无需设置参数应该是算法的一大优势。

个人观点：SOBS、Color、VIBE、SACON、PDF等可以进行深入的了解，特别是近年来出现的Block-based或Region-Based、Features-Based、基于层次分类或层次训练器的算法可以进行深入的研究。

推荐一篇综述文章：Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance
再推荐一个网站：/
来自：/ronny/archive/2012/04/12/2444053.html。