[发明专利]一种基于样本局部密度离群点检测的背景建模方法

权利要求书

1.一种基于样本局部密度离群点检测的背景建模方法，其特征是：包括以下步骤：

(1)利用已采集到的视频帧对背景模型进行初始化，针对每一个像素点都初始化出一个样本集，计算样本集的各个样本点的局部背景因子；

(2)采集观察到的新像素值，计算其局部背景因子；

(3)将新观察到的新像素值的局部背景因子与其最近邻的各个样本点进行比较，判断其是否属于背景，如果属于背景则进入步骤(4)，如果不属于背景则进入步骤(5)；

(4)将新像素值融入背景模型，进行更新，并利用新像素值将样本集中局部背景因子最大的样本点替换掉；

(5)采集新的一帧视频，重复步骤(2)-(4)，更新背景模型。

2.如权利要求1所述的一种基于样本局部密度离群点检测的背景建模方法，其特征是：所述步骤(1)中，具体方法为：

(1-1)定义样本点p的k-距离d(p,o)，表示样本点p的k-距离邻域，确定样本点p的k-距离近邻点；

(1-2)确定样本点p的可达距离和样本点p的局部可达密度；

(1-3)根据样本点p的局部可达密度和p的k-距离最近邻各点的局部可达密度的比值，描述样本点p为背景点的可能性。

3.如权利要求2所述的一种基于样本局部密度离群点检测的背景建模方法，其特征是：所述步骤(1-1)的具体方法为：定义关于一个样本点p的k-距离d(p,o)，其满足以下要求：

(1)在同一个样本集中，至少有k个样本o'∈C满足d(p,o')≤d(p,o)；

(2)在同一个样本集中，至多有k-1个样本点o'∈C满足d(p,o')<d(p,o)；

样本点p的k-距离邻域则表示为：

N_k(p)＝{q∈C/{p}|d(p,q)≤k-distance(p)}

样本点p的k-距离邻域表示包含到p的距离不大于p的k-距离的所有样本点的区域，这些点都叫做样本点p的k-距离近邻点。

4.如权利要求2所述的一种基于样本局部密度离群点检测的背景建模方法，其特征是：所述步骤(1-2)中，定义样本点p的可达距离：

reach-dist_k(p,o)＝max{k-distance(o)，d(p,o)}

同时定义样本点p的局部可达密度如下：

lrdk(p)=1/[Σo∈N(p)reach-distk(p,o)|Nk(p)|]]]>

样本点p的局部可达密度是样本点p的基于k-距离最近邻的平均可达距离的倒数。

5.如权利要求1所述的一种基于样本局部密度离群点检测的背景建模方法，其特征是：所述步骤(1)中，如果所有的可达距离都是0的话，局部可达密度是有可能为∞的，直接标记该样本点p为背景点。