检测出运动的人体

资 源 简 介

检测出运动的人体

详 情 说 明

在Matlab环境下实现运动人体检测通常涉及背景建模和目标提取两个关键步骤。单高斯模型作为经典的背景建模方法，通过统计每个像素点的均值和方差来建立静态背景的概率分布。当视频帧中某个像素的亮度值与背景模型差异超过阈值时，即判定为前景运动像素。

针对运动人体检测的特殊性，单高斯模型会面临光照变化和微小背景波动的挑战。为此，系统会动态更新高斯模型的参数，采用滑动平均的方式逐步适应缓慢变化的场景。检测到的前景掩膜经过数学形态学处理（如开运算消除噪声、闭运算填充空洞），能够显著提升人体轮廓的完整性。

该方案的突出优势在于算法轻量且易于实现，适合实时性要求较高的场景。通过调整高斯模型的方差阈值和形态学核尺寸，可以平衡检测灵敏度与误检率的关系。最终的输出是二值化的运动区域掩膜，其中连通域面积符合人体特征的区域即为检测结果。