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计算机工程 ›› 2011, Vol. 37 ›› Issue (3): 169-171. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.03.060

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

基于自适应在线聚类的背景提取

夏 洁1,2,吴 健1,2,陈建明1,2,崔志明1,2   

  1. (1. 苏州大学智能信息处理及应用研究所,江苏 苏州 215006; 2. 江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心,江苏 苏州 215104)
  • 出版日期:2011-02-05 发布日期:2011-01-28
  • 作者简介:夏 洁(1986-),女,硕士研究生,主研方向:图像视频处理,模式识别;吴 健,讲师、博士研究生;陈建明,副教授;崔志明,教授、博士生导师
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60970015);2008年江苏省重大科技支撑与自主创新基金资助项目(BE2008044);2009年江苏省省级现代服务业(软件产业)发展专项引导资金基金资助项目([2009]332-64);苏州市应用基础研究(工业)基金资助项目(SYJG 0927);苏州大学科研预研基金资助项目

Background Extraction Based on Adaptive On-line Clustering

XIA Jie 1,2, WU Jian 1,2, CHEN Jian-ming 1,2, CUI Zhi-ming 1,2   

  1. (1. Institute of Intelligent Information Processing and Application, Soochow University, Suzhou 215006, China; 2. Jiangsu Province Support Software Engineering R&D Center for Modern Information Technology Application in Enterprise, Suzhou 215104, China)
  • Online:2011-02-05 Published:2011-01-28

摘要: 分析目前应用于背景提取的各类聚类方法的原理和存在的问题,提出一种基于自适应在线聚类的背景提取方法。通过使用自适应动态改变的聚类阈值对视频进行在线聚类,无须设定任何参数即能自适应地提取出背景图像。实验结果表明,该方法具有较好的自适应性,能够提取出较优的背景图像,对于各种视频具有较好的鲁棒性。

关键词: 背景提取, K-均值聚类, 在线聚类

Abstract: By analyzing the principles of various clustering methods and existing problems when current clustering methods are used in background extraction, this paper proposes a background extraction method based on adaptive on-line clustering. This method adopts adaptively dynamic thresholds to do on-line clustering on video to adaptively extract background images from a variety of videos without setting any parameters. Experimental results show that this method has a good adaptability, and is capable of extracting excellent background image, and has good robustness for various videos.

Key words: background extraction, K-Means clustering, on-line clustering

中图分类号: