Abstrakt. Bakgrundsmodellering och subtraktion är ett grundläggande forskningsämne inom datorseende. Pixel-nivå bakgrund modell använder en Gaussian blandning modell (GMM) eller kärna densitet uppskattning för att representera fördelningen av varje pixel värde. Varje pixel kommer att behandlas självständigt och därmed är mycket effektiv. Det är dock inte robust mot buller på grund av plötsliga ljusförändringar. Region-baserad bakgrundsmodell använder lokal textur information runt en pixel för att undertrycka buller men är sårbar för periodiska förändringar av pixelvärden och är relativt långsam. En enkel kombination av de två kan inte upprätthålla fördelarna med de två. I detta dokument föreslås en integration i realtid som bygger på en robust uppskattning. Nyligen effektiva minsta spännvidd trädbaserad aggregation teknik används för att göra det möjligt robusta estimatorer som M-smother att köra i realtid och effektivt undertrycka de bullriga bakgrundsuppskattningar som erhållits från Gaussian blandningsmodeller. Den förfinade bakgrundsskattningar används sedan för att uppdatera Gaussian blandning modeller på varje pixel plats. Dessutom kan optisk flödesuppskattning användas för att spåra förgrundspixlarna och integreras med en temporal M-smother för att säkerställa tidskonsekvent bakgrundstraktion. De experimentella resultaten utvärderas på både syntetiska och verkliga riktmärken, vilket visar att vår algoritm är den bästa modellen.
I papper REF används minsta spännvidd träd aggregation teknik för att integrera pixel-baserade och regionbaserade bakgrundsmodeller för att undertrycka de bullriga bakgrundsuppskattningar som erhållits från GMM.
Spatiotemporal Background Subtraction Using Minimum Spanning Tree and Optical Flow
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}