[1] Stauffer C, Grimson W E L. Adaptive Background Mixture Models for Real-time Tracking[C]//Proc. of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. [S. l.]: IEEE Press, 1999: 246-252.[2] Lee D S. Effective Gaussian Mixture Learning for Video Back- ground Subtraction[J]. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2005, 27(5): 827-832.[3] 黄鑫娟, 周洁敏, 刘伯扬. 自适应混合高斯背景模型的运动目标检测方法[J]. 计算机应用, 2010, 30(1): 71-74.[4] 张 恒, 胡文龙, 丁赤飚. 一种自适应学习的混合高斯模型视频目标检测算法[J]. 中国图象图形学报, 2010, 15(4): 631-636.[5] 吴海松, 华庆一, 李光俊, 等. 体育视频中的运动员检测与跟踪[J]. 计算机工程, 2008, 34(19): 230-232.[6] 梁 华, 刘云辉. 自适应多模快速背景差算法[J]. 中国图象图形学报, 2008, 13(2): 345-350.[7] Shimada A, Arita D. Dynamic Control of Adaptive Mixture of Gaussians Background Model[C]//Proc. of International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance. Sydney, Australia: IEEE Press, 2006.[8] Haque M, Murshed M, Paul M. A Hybrid Object Detection Technique from Dynamic Background Using Gaussian Mixture Models[C]//Proc. of the 10th Workshop on Multimedia Signal Processing. [S. l.]: IEEE Press, 2008.[9] 袁宝峰, 吴乐华, 曾 伟. 一种结合分形维的高斯混合模型目标检测方法[J]. 计算机工程, 2010, 36(11): 180-182.[10] 钟 珞, 刘 剑. 基于混合高斯和均值滤波法的运动检测方 法[J]. 武汉理工大学学报, 2010, 32(5): 691-693.[11] 刘泉志, 胡福乔. 混合高斯模型和LBP纹理模型相融合的背景建模[J]. 微型电脑应用, 2010, 26(9): 42-44. |