基于模糊推理背景分割的目标检测方法

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1、第36卷第11期计算机工程2010年6月Vol.36No.11ComputerEngineeringJune2010·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2010)11—0190—02文献标识码：A中图分类号：TP391基于模糊推理背景分割的目标检测方法陈勇，肖刚，陈久军，高飞，金章赞(浙江工业大学信息工程学院，杭州310014)摘要：为解决传统背景差分法存在的背景更新缓慢问题，提出基于模糊推理背景分割的目标检测方法。该方法在传统的背景差分方法中引入帧间差分方法，结合IFTHEN推理规则进行模糊推理，实

2、现了背景的快速更新及目标的正确检测。引入抗噪声推理机制，抑制跟踪目标抖动，增强方法鲁棒性。通过对鱼的运动检测实验表明，该方法能有效快速地提取干净的背景，对运动目标进行实时检测。关键词：背景分割；目标检测；模糊推理；背景差分法ObjectDetectionMethodBasedonFuzzyInferenceBackgroundSegmentationCHENYong,XIAOGang,CHENJiu-jun,GAOFei,JINZhang-zan(InformationEngineeringSchool,Zhejia

3、ngUniversityofTechnology,Hangzhou310014)【Abstract】Inordertosolvetheproblemofupdatingbackgroundslowlyinthetraditionalbackgrounddifferencing,thispaperproposesanewapproachtoobjectdetection,whichisbasedonfuzzyinferencebackgroundsegmentation.Thismethodintroducesfram

4、edifferenceandcombinestheIFTHENfuzzyinferencerulestoupdatethebackgroundrapidlyanddetecttheobjectaccurately.Itintroducestheanti-noisefuzzyinference,whichcansuppressthebounceobjectandimproverobustness.Thismethodcanefficientlygetthecleanbackgroundanddetectthereal-

5、timemovingobjectthroughtheexperimentsondetectingthefishes.【Keywords】backgroundsegmentation;objectdetection;fuzzyinference;backgrounddifferencing1概述⎧ddTif≥D=⎨(2)n运动目标的检测与跟踪是计算机视觉技术的一项重要研⎩0ifdT<究课题，在计算机监控、跟踪、识别和图像压缩领域都取得其中，In是当前帧；Bn是背景帧；Dn是背景帧差图；T为二了广泛的应用。运动目标的正确

6、检测与分割是视频跟踪的前值化阈值。在背景差分中，背景模型的更新通常采用一阶卡提和基础。运动目标的检测是将前景目标所在的区域从背景尔曼滤波器实现：中分割并提取出来，完成前景目标和背景的分离。常见的目Bnn=+ααBI−1(1−)n(3)[1]标检测方法包括：背景差分法，通过对当前帧和背景帧做其中，α是背景更新的学习因子，即原背景被保留的权重。[2]差分得到运动目标；帧间差分法，通过若干次连续的帧间学习因子α决定了背景模型对环境变化的适应性和对背景[3]差分得到一个较完整的运动目标；光流法，通过分析视频更新的速度，α越小

7、，背景更新越快，α越大，背景更新越慢。序列的运动矢量场得到运动目标。如果运动目标突然发生运动，通过式(3)可知背景的更新模糊推理自文献[4]提出模糊集的定义创立了模糊集合还需要一段时间，这就造成检测到的运动目标中既包含了真理论后，开始广泛应用于智能系统。模糊推理的基本思想是实的运动目标，又包含了因背景不能快速更新造成的残留在根据模糊输入和模糊规则，按照确定的推理方法进行推理，背景中的“伪目标”，见图1。因背景帧中目标还没有被更新，得到模糊输出量。其本质是将一个给定输入空间通过模糊逻所以从图1(b)中可以看到有2个目标

8、被检测出来，一个是当辑的方法映射到一个特定的输出空间的计算过程。前帧中的真实目标，另一个是“伪目标”。本文在分析背景差分方法的基础上，结合帧间差分法和模糊推理的思想，提出一种基于模糊推理的背景更新算法。为了增强算法的鲁棒性，还引入了抗噪声的模糊推理，以消除环境变化的影响。2基于背景差分法的运动目标检测原理(a)当前的背景帧(b)背景差分(c)当