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Player Detection Algorithm Based on Gaussian Mixture Models Background Modeling

机译:基于高斯混合模型背景建模的玩家检测算法

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摘要

Most proposed methods of detecting moving objects can not segment the players in soccer videos well. In this paper, we present a novel background subtraction algorithm based on Gaussian Mixture Models (GMMs). In the initial stage, we pre-process the frame with compensation construction method we propose. In the updating stage, the moving area and background one can be classified by differencing two consecutive frames. According to the special area, we update the GMMs with corresponding rate. Experimental results show that our algorithms are effective in detecting moving objects in the dynamic scene.
机译:大多数提出的检测运动物体的方法不能很好地将足球视频中的球员细分。在本文中,我们提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的新颖的背景扣除算法。在初始阶段,我们使用建议的补偿构造方法对框架进行预处理。在更新阶段,可以通过对两个连续的帧进行差分来对运动区域和背景进行分类。根据特殊区域,我们以相应的速率更新GMM。实验结果表明,我们的算法可以有效地检测动态场景中的运动物体。

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