Bakgrundsmodellering är en viktig komponent för olika visionsbaserade tillämpningar. De flesta traditionella metoder tenderar att vara ineffektiva när man löser storskaliga problem. I detta dokument introducerar vi sparsamt representation i uppgiften att storskaliga stabil-bakgrund modellering, och minska videostorleken genom att utforska dess diskriminerande ramar. En cyklisk iterationsprocess föreslås sedan för att extrahera bakgrunden från den diskriminerande ramen. De två delarna kombineras för att bilda vår glesa outlier iterative borttagning (SOIR) algoritm. Algoritmen fungerar i tensor utrymme för att lyda den naturliga datastrukturen av videor. Experimentella resultat visar att några discriminativa ramar bestämmer resultatet av bakgrundsutdragningen. Dessutom kan SOIR uppnå hög noggrannhet och hög hastighet samtidigt när man hanterar verkliga videosekvenser. SOIR har således en fördel när det gäller att lösa storskaliga uppgifter. Index Terms-alternativa riktning multiplikatorer (ADMs) metod, bakgrund modellering, Markov slumpmässigt fält (MRF), huvudsaklig komponent strävan (PCP), sparsam representation, tensor analys.
I synnerhet föreslogs en Outlier Iterative Borttagningsalgoritm REF för att minska videostorleken och extrahera bakgrunden från den diskriminerande ramen.
Efficient Background Modeling Based on Sparse Representation and Outlier Iterative Removal
{'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']}