Abstract-Background modellering utgör byggstenen i många dator-vision uppgifter. Traditionella system modellerar bakgrunden som en låg rank matris med skadade poster. Dessa system fungerar i batch-läge och skalas inte väl med datastorleken. Dessutom, utan att genomdriva spatiotemporal information i låg-ranka komponenten, och på grund av ocklusioner av förgrundsobjekt och redundans i videodata, utformningen av en bakgrund initialiseringsmetod robust mot utliers är mycket utmanande. För att övervinna dessa begränsningar presenterar detta papper en spatiotemporal modelleringsmetod på dynamiska videoklipp för att uppskatta den robusta bakgrundsmodellen. Den föreslagna metoden kodar spatiotemporala begränsningar genom att reglera spektraldiagram. Inledningsvis skapas en rörelsekompenserad binär matris med hjälp av optisk flödesinformation för att ta bort redundant data och skapa en uppsättning dynamiska ramar från inmatningsvideosekvensen. Därefter är två grafer konstruerade, den ena mellan ramar för tidskonsistens och den andra mellan funktioner för rumslig konsekvens, för att koda den lokala strukturen för att kontinuerligt främja det inneboende beteendet hos den låga rank modellen mot utliers. Dessa två termer ingår sedan i det iterativa Matrix Complete-ramverket för förbättrad segmentering av bakgrunden. Rigorös utvärdering av kraftigt ockluderade och dynamiska bakgrundssekvenser visar den föreslagna metodens överlägsna prestanda i förhållande till hjärtats tillstånd.
Javed m.fl. REF kodade spatiotemporala begränsningar genom att reglera spektraldiagram för att uppskatta den robusta bakgrundsmodellen.
Spatiotemporal Low-Rank Modeling for Complex Scene Background Initialization
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}