基于QPSO的VIBE算法

　　與傳統(tǒng)背景減除建模算法相比，視頻背景提取算子（ VIBE）算法無需估計背景數(shù)據(jù)的概率分布。所以，不像傳統(tǒng)背景減除算法需要一定數(shù)量的訓(xùn)練視頻幀，具有較小的運算復(fù)雜度與較好的精度，適用于嵌入式實時視頻監(jiān)測。某些場合下，視頻流需要適時改變分辨率。然而，傳統(tǒng)VIBE算法通常采用固定參數(shù)，不同分辨率的視頻流，會導(dǎo)致固定參數(shù)的VIBE算法的檢測精度下降。為此提出一種基于量子蟻群最優(yōu)（QPSO）參數(shù)尋優(yōu)算法，在初始狀態(tài)對于視頻流進行參數(shù)尋優(yōu)計算，獲取相應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)，從而提高VIBE算法的學(xué)習(xí)能力。實驗從定量和定性兩個角度驗證了本文改進的VIBE算法大幅度提升了針對不同分辨率的視頻流分析能力。
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