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摘要
针对运动目标分割中出现的孔洞等问题，课题组提出了一种基于改进高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)的运动目标分割算法；针对运动目标分割中出现的阴影和鬼影等问题，提出了一种基于位置约束和加权HSV(hue saturation value, HSV)的阴影检测算法。首先，将运动目标在相邻2帧之间移动的速度作为像素速度，根据像素速度来动态调整每个像素点的学习率，实现背景模型的动态更新，从而有效避免前景中出现孔洞等干扰；其次，提出一种基于位置约束和加权HSV颜色模型的特征向量构建方法，使用余弦相似性进行相关性分析，避免了分割过程中出现阴影干扰的现象。实验结果表明：该算法能够准确地分割出运动目标，目标完整率、阴影检测率和判别率分别达到95.11%、96.18%和96.45%。与其他方法相比，运动目标分割的准确率提高了2.09%,运动目标分割性能良好。
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