I detta arbete presenterar vi ett nytt sätt att samtidigt lösa problemen med rörelsedetektering och rekonstruktion av bakgrundsbilder. En korrekt uppskattning av bakgrunden är endast möjlig om vi lokaliserar de rörliga föremålen. Samtidigt uppnås en korrekt rörelsedetektering om vi har en bra tillgänglig bakgrundsmodell. Nyckeln i vår gemensamma strategi är att definiera en enda slumpmässig process som kan ta två typer av värden, istället för att definiera två olika processer, en symbolisk (rörelsedetektering) och en numerisk (bakgrundsintensitetsberäkning). Det gör det möjligt att utnyttja den (patio-temporala) interaktionen mellan ett beslut (rörelsedetektion) och en uppskattning (intensitetsrekonstruktion) problem. Följaktligen är innebörden av att gemensamt lösa båda uppgifterna att få en enda optimal uppskattning av en sådan process. Den inneboende växelverkan och simultaniteten mellan båda problemen visas vara bättre modellerad inom den så kallade blandade statistiska ramen, som utvidgas här för att ta hänsyn till symboliska stater och villkorliga slumpmässiga fält. Experiment om verkliga sekvenser och jämförelser med befintliga rörelsedetekteringsmetoder stöder vårt förslag. Ytterligare konsekvenser för videosekvensinmålning kommer också att diskuteras.
Crivelli m.fl. I Ref föreslogs en s.k. blandad statistikram.
Simultaneous Motion Detection and Background Reconstruction with a Conditional Mixed-State Markov Random Field
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}