Algoritmen som presenteras i detta dokument syftar till att segmentera förgrundsobjekten i video (t.ex. människor) givet tidsvarierande, texturerade bakgrunder. Exempel på tidsförändrande bakgrunder är vågor på vatten, moln som rör sig, träd som vinkar i vinden, biltrafik, folkmassor som rör sig, rulltrappor osv. Vi har utvecklat en ny algoritm för förgrundsbakgrundssegmentering som uttryckligen står för den icke-stationära naturen och rörigt utseende hos många dynamiska texturer. Den dynamiska texturen är modellerad av en Autoregressiv glidande medelvärde modell (ARMA). En robust Kalman filteralgoritm iterativt uppskattar det inneboende utseendet av den dynamiska texturen, liksom regionerna i förgrundsobjekten. Preliminära experiment med denna metod har visat lovande resultat.
I REF är den dynamiska texturen (bakgrund) modellerad av en ARMA-modell.
Segmenting foreground objects from a dynamic textured background via a robust Kalman filter
{'venue': 'Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': 'Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}