该研究论文探讨了基于混合高斯模型的运动目标检测算法。

简介：
为了消除运动目标所产生的阴影区域，进而确保人头区域的准确检测，本文针对摄像机在静态环境下进行的自适应运动目标检测，提出了一种改进的检测算法。首先，针对高斯混合背景建模在早期阶段背景建模效果不佳的问题，我们采用统计方法构建背景模型，并依据背景图像建立高斯混合模型。此外，在模型学习过程中，均值和方差参数均被赋予不同的学习率以优化其性能。进一步地，为了克服传统LBP算子的局限性，我们提出了一种改进的纹理特征算子，并将其与基于HSV颜色空间去除阴影的技术相结合，从而有效地实现阴影的检测与去除。同时，我们利用随机Hough算子基于运动目标检测的基础之上，实现了对人头边缘的精确检测。实验结果证实：该算法能够可靠地识别出运动目标，并具备出色的性能表现。