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基于混合高斯模型融合背景减差的猪只运动跟踪
猪只运动跟踪一直是畜牧业领域的一个重要研究方向，因为猪的运动轨迹可以提供很多有用的信息，如健康状态、行为特征和生产水平等。然而，在实际应用中，由于猪只所在的环境复杂多变，光照条件不同，猪体色变化，以及背景与猪头发生遮挡等问题，猪只运动跟踪面临着许多挑战。
为了克服这些挑战，本文提出了一种基于混合高斯模型融合背景减差的猪只运动跟踪方法。该方法首先利用混合高斯模型对输入视频序列中的每个像素进行建模，以便对前景和背景进行分割。然后，通过将两个不同的背景减差算法进行融合，进一步提高背景减差的效果。最后，通过基于轮廓特征的目标跟踪算法实现对猪只的运动跟踪。
混合高斯模型(MoG)是一种经典的背景建模算法，它对每个像素分别建立一个高斯模型，用来描述背景和前景的特征。在本文中，我们选用了最常用的三个高斯模型，利用EM算法对高斯模型参数进行学习和更新。在实现混合高斯模型时，需要确定几个关键参数，包括GMM的组数，混合率、协方差矩阵的估计方式以及学习速率等。
在混合高斯模型的基础上，我们采用了背景减差算法来进一步分离前景和背景。常用的背景减差算法有两种，一种是基于单个高阈值，并且依赖于人为设定的参数，另一种是基于自适应的双重高斯模型。然而，这些算法都有其自身的缺点，如对光照条件不变等情况的适应性不好，因此需要进一步优化。
将两个不同的背景减差算法进行融合，就可以有效地提高背景减差的效果。具体来说，我们首先运用基于单个高阈值的背景减差算法获取背景与前景的初始分割点，然后利用基于自适应的双重高斯模型背景减差算法对前景进行精细的修复处理，最后再次利用基于单个高阈值的算法以获得最终的背景与前景的分割点。
猪只的运动跟踪算法基于轮廓特征的跟踪方法。本文采用了CFK算法，它是一种基于轮廓和区域的对象跟踪方法，相对于其他基于像素的方法，它有更好的抗噪性和精度。在进行猪只运动跟踪时，我们将前景中显示出的猪只的轮廓提取出来，然后利用CFK跟踪算法对猪只进行跟踪，跟踪完成后，对轮廓进行一系列的形态学操作，去除不符合实际情况的轮廓线。
为了验证我们所提出的猪只运动跟踪算法的效果，我们利用广泛使用的UCF101数据集进行了实验。实验结果表明，我们所提出的算法可以有效时地识别猪只的运动轨迹，且精度高、抗噪性好、鲁棒性强。
总之，本文所提出的基于混合高斯模型融合背景减差的猪只运动跟踪方法可以提高猪只运动跟踪的精度和鲁棒性，具有很好的实用价值。未来研究可以进一步优化算法参数和进一步丰富光照条件的适应性。