混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测  

Adaptive Threshold Shadow Detection under Gaussian Mixture Model

作　　者：常村红[1] 刘骥宇[1] 

机构地区：[1]商丘师范学院计算机与信息技术学院,河南商丘476000

出　　处：《太原师范学院学报（自然科学版）》2012年第2期84-86,共3页Journal of Taiyuan Normal University:Natural Science Edition

摘　　要：针对现有阴影检测算法参数众多,需要训练参数或者手动设置阈值的缺点.文章提出一种基于HSV颜色信息的自适应阈值阴影检测方法,并利用最大熵阈值分割实现自适应阈值阴影检测.实验表明,该方法能够准确地检测出阴影,鲁棒性强.Most of the shadow detection algorithm has such drawbacking：needing training parameters or manually setting threshold. For this,we put forward a method adaptive threshold shadow detection based on HSV color information. And the ENT was chosen to get threshold a- daptive at last. Experiments show that this method can detect shadow accurately and with better robustness.

关 键 词：阴影检测 自适应阈值 HSV颜色空间 混合高斯模型 运动检测 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]