Applikationer för miljöövervakning innebär en utmaning för aktuella bakgrundsalgoritmer för subtraktion som analyserar den tidsmässiga variabiliteten av pixelintensiteter, på grund av den komplexa struktur och rörelse i scenen. De utgör också en utmaning för segmenteringsalgoritmer som jämför intensitet eller färgfördelning mellan förgrunden och bakgrunden i varje bild oberoende, eftersom objekt av intresse såsom djur har anpassats för att smälta in. Därför har vi utvecklat en bakgrundsmodellering och subtraktionsplan som analyserar tidsvariationen av intensiteten eller färgfördelningen, istället för att antingen titta på tidsvariationen av punktstatistiken, eller den rumsliga variationen av regionstatistiken isolerat. Distributionssignaturer är mindre känsliga för rörelser i den texturerade bakgrunden, och samtidigt är de mer robusta än individuell pixelstatistik för att upptäcka förgrundsobjekt. De möjliggör också långsam bakgrundsuppdatering, vilket är avgörande för att övervaka applikationer där processkraft kommer till en premie, och där förgrundsobjekt, när de är närvarande, kan röra sig mindre än bakgrunden och därför försvinna in i den när ett snabbt uppdateringssystem används. Vår strategi jämförs positivt med den senaste tekniken både i generiska lågnivå detektionsmått, liksom i tillämpningsberoende kriterier.
Ko et al. Ordförande REF har utvecklat ett BGS-system som analyserar den tidsmässiga variationen av intensiteten eller färgfördelningarna, i stället för att antingen titta på tidsmässiga variationer i punktstatistiken, eller den rumsliga variationen av regionstatistiken isolerat.
Background subtraction on distributions
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}