7、视频分析与糖尿病视网膜病变检测的创新方法

视频分析与糖尿病视网膜病变检测的创新方法

在视频分析和医学图像检测领域，分别出现了两种具有创新性的方法，即用于视频分析的全局前景建模与局部背景建模（GFM - LBM）方法，以及用于糖尿病视网膜病变检测的深度学习方法。下面将详细介绍这两种方法。

全局前景建模与局部背景建模（GFM - LBM）方法

在传统的背景减除算法中，当前景物体停止移动时，往往会出现一些问题。例如，高斯混合模型（GMM）在前景物体停止移动后，会将其快速吸收到背景中，导致错误的前景分割。而GFM - LBM方法则有效地解决了这一问题。

前景与背景建模原理

• 传统方法的局限性 ：传统的背景减除方法在前景物体停止移动时，前景像素的高斯密度会逐渐成为背景模型。具体来说，当前景物体停止移动时，背景像素的高斯密度权重会降低，停止的前景像素的高斯密度权重会增加。当物体停止一段时间后，前景像素的高斯密度就会成为背景模型，使得前景物体被误判为背景，不再被检测到。即使Hayman和Eklundh的方法使用K - 1个高斯密度对前景进行建模，也无法解决前景物体停止移动时的建模问题。
• GFM方法的优势 ：GFM方法能够检测到停止移动的物体，如在交通灯前停下的车辆。这是因为它采用了全局前景像素建模，与基于位置的背景建模形成对比。该方法根据贝叶斯最小误差决策规则全局选择高斯密度来对前景像素进行建模。当物体停止移动时，前景模型仍能保持准确的高斯密度来对其进行建模。

前景与背景分类

使用贝叶斯分类器来确定像素属于前景还是背景。具体步骤如下：